如何在OpenCV Python中将图像拆分成不同的色彩通道？

彩色图像由三个色彩通道-红色，绿色和蓝色组成。可以使用 cv2.split（） 函数拆分这些色彩通道。让我们看看将图像拆分成不同颜色通道的步骤-

• 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的Python库是 OpenCV 。请确保您已安装它。

• 使用 cv2.imread（） 方法读取输入图像。指定带有图像类型（即png或jpg）的图像的完整路径

• 在输入图像 img 上应用 cv2.split（） 函数。它返回蓝色，绿色和红色通道像素值作为numpy数组。将这些值分配给变量。 blue，green和red。

blue,green,red = cv2.split(img)

• 显示三个通道作为灰度图像。

让我们看一些例子以清楚地理解。

我们将使用以下图像作为 输入文件 在下面的例子中−

示例

在此示例中，我们将输入图像拆分为其组成的颜色通道：蓝色，绿色和红色。我们还将这些颜色通道显示为灰度图像。

#导入所需的库
import cv2

# 读取输入彩色图像
img = cv2.imread('bgr.png')

# 拆分蓝色、绿色和红色色彩通道
blue,green,red = cv2.split(img)

# 显示三通道
cv2.imshow('蓝色通道', blue)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('绿色通道', green)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('红色通道', red)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

当您运行上面的Python程序时，它将产生以下 三个输出窗口 ，每个窗口都显示为灰度图像的彩色通道（蓝色，绿色和红色）。

示例

在此示例中，我们将输入图像拆分为其组成的颜色通道：蓝色，绿色和红色。我们还将这些颜色通道显示为彩色图像（BGR）。

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np

# 读取输入的彩色图像
img = cv2.imread('bgr.png')

# 分离蓝色、绿色和红色通道
blue,green,red = cv2.split(img)

# 定义所有像素值为0的通道
zeros = np.zeros(blue.shape, np.uint8)

# 合并通道以获得BGR图像
blueBGR = cv2.merge([blue,zeros,zeros])
greenBGR = cv2.merge([zeros,green,zeros])
redBGR = cv2.merge([zeros,zeros,red])

# 将三个蓝色、绿色和红色通道显示为BGR图像
cv2.imshow('Blue Channel', blueBGR)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('Green Channel', greenBGR)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow('Red Channel', redBGR)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

运行上述Python程序时，将会产生下面的 三个输出窗口 每个窗口显示一个颜色通道（蓝色、绿色和红色）的彩色图像。