opencv: 颜色通道探究(图示+源码)

起因：

大家都知道的，在OpenCV中，图像都是按 BGR 的 颜色通道顺序 来进行处理的。在自学OpenCV的过程中，我对 拆分和合并颜色通道 起了兴趣。自己写了一些代码来验证自己的思路。

实验思路：

分别将三个通道的矩阵数值取出；
保留单色通道，其他通道全部置０，以显示单色图片的效果；
保留双色通道，剩余一个通道置０，以显示 混合双色 图片的效果；
保留全部三个颜色通道，重新编排颜色通道顺序，以显示不同 颜色通道顺序 对应图片的效果。

Demo:

原始图像

（girl.jpg）：

单色图片

保留 blue 通道，其他通道全部置０（b_pic.jpg）：

保留 green 通道，其他通道全部置０（g_pic.jpg）：

保留 red 通道，其他通道全部置０（r_pic.jpg）：

双色混合图片

green、red通道混合，其他通道全部置０（gr_pic.jpg）：

blue、red通道混合，其他通道全部置０（br_pic.jpg）：

blue、green通道混合，其他通道全部置０（bg_pic.jpg）：

三通道全混合

存为 RGB 通道顺序的图片（rgb_pic.jpg）：

存为 BGR 通道顺序的图片（bgr_pic.jpg）：

附上自己写的实验代码：

    # -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as nppic = cv2.imread('../pic/girl.jpg')b, g, r = cv2.split(pic)### 单色图片# 保留 blue 通道，其他通道全部置０b_pic = np.zeros((424, 600, 3), np.uint8)b_pic[:, :, 0] = bcv2.imshow('b_pic', b_pic)cv2.imwrite('../pic/b_pic.jpg', b_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()# 保留 green 通道，其他通道全部置０g_pic = np.zeros((424, 600, 3), np.uint8)g_pic[:, :, 1] = gcv2.imshow('g_pic', g_pic)cv2.imwrite('../pic/g_pic.jpg', g_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()# 保留 red 通道，其他通道全部置０r_pic = np.zeros((424, 600, 3), np.uint8)r_pic[:, :, 2] = rcv2.imshow('r_pic', r_pic)cv2.imwrite('../pic/r_pic.jpg', r_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()### 双色混合图片# green、red通道混合，其他通道全部置０gr_pic = cv2.imread('../pic/girl.jpg')gr_pic[:, :, 0] = 0cv2.imshow('gr_pic', gr_pic)cv2.imwrite('../pic/gr_pic.jpg', gr_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()# blue、red通道混合，其他通道全部置０br_pic = cv2.imread('../pic/girl.jpg')br_pic[:, :, 1] = 0cv2.imshow('br_pic', br_pic)cv2.imwrite('../pic/br_pic.jpg', br_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()# blue、green通道混合，其他通道全部置０bg_pic = cv2.imread('../pic/girl.jpg')bg_pic[:, :, 2] = 0cv2.imshow('bg_pic', bg_pic)cv2.imwrite('../pic/bg_pic.jpg', bg_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()### 三通道全混合# 存为 RGB 通道顺序的 图片rgb_pic = np.zeros((424, 600, 3), np.uint8)rgb_pic[:, :, 0] = rrgb_pic[:, :, 1] = grgb_pic[:, :, 2] = bcv2.imshow('rgb_pic', rgb_pic)cv2.imwrite('../pic/rgb_pic.jpg', rgb_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()# 存为 BGR 通道顺序的 图片bgr_pic = np.zeros((424, 600, 3), np.uint8)bgr_pic[:, :, 0] = bbgr_pic[:, :, 1] = gbgr_pic[:, :, 2] = rcv2.imshow('bgr_pic', bgr_pic)cv2.imwrite('../pic/bgr_pic.jpg', bgr_pic)cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()

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实验思路：

Demo:

原始图像

（girl.jpg）：

单色图片

保留 blue 通道，其他通道全部置０（b_pic.jpg）：

保留 green 通道，其他通道全部置０（g_pic.jpg）：

保留 red 通道，其他通道全部置０（r_pic.jpg）：

双色混合图片

green、red通道混合，其他通道全部置０（gr_pic.jpg）：

blue、red通道混合，其他通道全部置０（br_pic.jpg）：

blue、green通道混合，其他通道全部置０（bg_pic.jpg）：

三通道全混合

存为 RGB 通道顺序的图片（rgb_pic.jpg）：

存为 BGR 通道顺序的图片（bgr_pic.jpg）：

附上自己写的实验代码：

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保留 green 通道，其他通道全部置０（g_pic.jpg）：

保留 red 通道，其他通道全部置０（r_pic.jpg）：

双色混合图片

green、red通道混合，其他通道全部置０（gr_pic.jpg）：

blue、red通道混合，其他通道全部置０（br_pic.jpg）：

blue、green通道混合，其他通道全部置０（bg_pic.jpg）：

三通道全混合

存为 RGB 通道顺序的 图片（rgb_pic.jpg）：

存为 BGR 通道顺序的 图片（bgr_pic.jpg）：

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