OpenCV-Python中的两种图像通道分离法

OpenCV-Python中有两种方法实现图像通道的分离，下面分别介绍：
方法一：由于在OpenCV-Python中图像是用numpy库中的ndarray进行存储的。所以可以用ndarray的切片操作实现图像能通道的分离。
如果想了解更多关于ndarray的切片操作，可以参见我的博文 numpy库中ndarray切片操作的参数意义

方法二是用OpenCV中的函数split()实现。

下面附两种方法的实现代码：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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# OpenCV的版本为4.1import cv2 as cv
import sys
import numpy as npif __name__ == '__main__':# 读取图像并判断是否读取成功img = cv.imread('../images/BaoXiaofeng.jpg')if img is None:print('Failed to read BaoXiaofeng.jpg.')sys.exit()# 方法一：使用ndarray的切片操作进行通道分离b1 = img[:, :, 0]g1 = img[:, :, 1]r1 = img[:, :, 2]# 方法二使用OpenCV的函数split()进行通道分离b2, g2, r2 = cv.split(img)

需要说明的是，方法一要远比方法二高效，即方法一要比方法二用得时间少得多，所以如果想使程序的运行时间少，则可用方法一；如果想程序便于转化成OpenCV-C++代码，则可用方法二实现。

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