python opencv颜色通道_OpenCV Python NumPy操作色彩通道

By 凌顺

2019年9月12日

本示例使用的OpenCV版本是：OpenCV 4.1.1

运行Python的编辑器：Jupyter notebook 6.0.0

示例目的

处理矩阵的通道，访问单个通道、交换通道和执行代数操作都在这篇教程中。

实现代码

1，加载所需要的库

import cv2, numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

2，显示加载的图片

# 这里我们把图像的矩阵元素数据类型转换成 float32 并除于255，缩放为0-1的数值

img = cv2.imread('dog.png').astype(np.float32) / 255

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(img)

2，把红色通道和蓝色通道互换

# 交换红色和蓝色通道

img[:, :, [0, 2]] = img[:, :, [2, 0]]

# 显示结果

plt.imshow(img)

在图片RGB模式下交互了蓝色和红色，那么就变成了BGR模式了。

3，把通道交换回来

img[:, :, [0, 2]] = img[:, :, [2, 0]]

4，以不同的方式缩放

# 矩阵中通道索引为0的数值乘于0.9，(即是通道R，红色，红色减少10%)

# 超出的数值在0和1之间进行剪切。

img[:, :, 0] = (img[:, :, 0] * 0.9).clip(0, 1)

# 矩阵中通道索引为1的数值乘于1.1，(即是通道G，绿色，绿色增加10%)

# 超出的数值在0和1之间进行剪切。

img[:, :, 1] = (img[:, :, 1] * 1.1).clip(0, 1)

#显示图像

plt.imshow(img)

最后输出的结果，可以看出图像是偏绿色的，如图：

程序说明

在图像的矩阵中，最后一个维度代表的是通道，本教程，主要是操作该维度。

NumPy为我们提供了非常简单的处理方法。

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