一、通道分离的方法

1、opencv的split()函数

注意:
opencv的cv2.imread() 函数的第二个参数一般有三个可选值，可以是数值 1， 0， -1，也可以是参数，都是等价的
第二个参数是一个标志位，用来指定打开的方式。

cv2.IMREAD_COLOR 或 1: 加载一个彩色图片。图片的透明度会被忽略，这个是默认标志
cv2.IMREAD_GRAYSCALE 或 0: 用灰度模式加载图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED 或 -1: 包含alpha通道的方式加载图片


#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8  import cv2
import numpy as np  img = cv2.imread("mini.jpg", 1)
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.imshow("Blue",r)
cv2.imshow("Red",g)
cv2.imshow("Green",b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# 也可以单独返回其中一个通道b = cv2.split(img)[0]  # B通道
g = cv2.split(img)[1]  # G通道
r = cv2.split(img)[2]  # R通道

注意:
png图片并不一定是四通道的，如果不是四通道的图片，保存成png格式也还只是三通道

2、使用Numpy 数组分离图像通道

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8  import cv2
import numpy as np  #使用Numpy 数组来实现图像通道分离
img = cv2.imread("mini.jpg")
# 创建3个跟图像一样大小的矩阵，数值全部为0
b = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
g = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)
r = np.zeros((img.shape[0],img.shape[1]),dtype=img.dtype)#复制图像通道里的数据
b[:,:] = img[:,:,0]  # 复制 b 通道的数据
g[:,:] = img[:,:,1]  # 复制 g 通道的数据
r[:,:] = img[:,:,2]  # 复制 r 通道的数据cv2.imshow("Blue",b)
cv2.imshow("Red",r)
cv2.imshow("Green",g)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、通道合并的方法

1、opencv自带的merge() 函数

merged = cv2.merge([b,g,r]) #前面分离出来的三个通道

2、使用Numpy 方法

merged = np.dstack([b,g,r])

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一、通道分离的方法

1、opencv的split()函数

2、使用Numpy 数组分离图像通道

二、通道合并的方法

1、opencv自带的merge() 函数

2、使用Numpy 方法

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