Opencv学习笔记——图片通道的分离与合并

以下均为github上opencv的个人学习笔记，原路径如下：

https://github.com/JimmyHHua/opencv_tutorials

源码示例：

import cv2 as cv 

src = cv.imread("C:/Users/Mark/Desktop/CV/opencv_tutorials-master/opencv_tutorials-master/python/code_008/test.png")
cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

#蓝色通道为零
mv = cv.split(src) //通道的分离
mv[0][:,:] = 0  //[0]表示蓝色通道,[:,:]表示所有像素点集合，也就是整张图像
dst1 = cv.merge(mv) //通道的合并
cv.imshow("output1", dst1)

#绿色通道为零
mv = cv.split(src) //通道的分离
mv[1][:,:] = 0 //[1]表示蓝色通道,[:,:]表示所有像素点集合，也就是整张图像
dst2 = cv.merge(mv) //通道的合并
cv.imshow("output2", dst2)

#红色通道为零
mv = cv.split(src) //通道的分离
mv[2][:,:] = 0 //[2]表示蓝色通道,[:,:]表示所有像素点集合，也就是整张图像
dst3 = cv.merge(mv) //通道的合并
cv.imshow("output3", dst3)

cv.mixChannels(src, dst3, [2,0]) 
cv.imshow("output4", dst3)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

函数功能说明：mixChannels主要就是把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道中，其中的对应关系就由fromTo参数制定.

mixChannels([src], [dst], fromTo)

src：要拷贝通道的图像对象列表
dst：要拷贝通道的图像对象列表
fromTo：从哪个通道拷贝到哪个通道去
这里需要注意，src与dst在图像尺寸与格式上必须保持一致

最后

以上就是闪闪草莓为你收集整理的Opencv学习笔记——图片通道的分离与合并的全部内容，希望文章能够帮你解决Opencv学习笔记——图片通道的分离与合并所遇到的程序开发问题。

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