opencv 基础学习08-图像通道操作

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了opencv 基础学习08-图像通道操作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

什么是图像通道?

OpenCV的通道拆分功能可用于将多通道图像拆分成单独的通道,这在图像处理和计算机视觉任务中具有许多应用场景。以下是一些通道拆分的常见应用场景:

图像处理:在某些图像处理任务中,需要对图像的不同通道进行独立处理。例如,可以对彩色图像的RGB通道进行分别处理,如对每个通道进行直方图均衡化、对比度调整、颜色平衡等操作。

物体检测:在某些物体检测任务中,通过分析不同通道的信息可以帮助提高检测准确性。例如,在红外图像中,热点和冷点可能分别对应于不同的物体或区域。通过拆分红外图像的通道,可以分别分析不同的温度通道,从而提取更具区分度的特征。

背景建模:在背景建模中,可以使用通道拆分来分析不同通道的背景信息。例如,可以对RGB图像的各个通道进行拆分,并针对每个通道建模,以便更好地分离前景目标和背景。

颜色空间转换:通道拆分也可以用于颜色空间转换。例如,将RGB图像拆分成HSV(色调、饱和度、亮度)通道,然后可以对亮度通道进行调整或应用其他颜色空间转换算法。

图像融合:在某些情况下,需要将不同通道的图像进行融合。通过通道拆分,可以将多个单通道图像进行合并,以生成具有所需特性的合成图像。
疑问:
一张图片最多有多个少通道?最少可以有几个通道?
最常见的图像类型是RGB图像,它由红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)三个通道组成,因此是一个三通道图像。在这种情况下,每个像素的颜色由这三个通道的强度组合而成。

除了RGB图像之外,还有其他常见的多通道图像类型。例如,RGBA图像包含红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)和透明度(A)四个通道,透明度通道用于控制像素的不透明度。

另一方面,灰度图像是一种单通道图像,每个像素只有一个强度值,表示图像中的亮度。在灰度图像中,像素的亮度通常使用0到255之间的灰度级别表示。

总之,一张图像可以有多个通道,最常见的是RGB图像(三通道),也可以是其他类型的多通道图像。而最少的情况下,一张图像至少有一个通道,即灰度图像(单通道)。

通道操作:

在 RGB 图像中,图像是由 R 通道、G 通道、B 通道三个通道构成的。需要注意的是,在
OpenCV 中,通道是按照 B 通道→G 通道→R 通道的顺序存储的。
在图像处理过程中,可以根据需要对通道进行拆分和合并。本节就来介绍如何对通道进行拆分合并

通道拆分

针对 RGB 图像,可以分别拆分出其 R 通道、G 通道、B 通道。在 OpenCV 中,既可以通过索引的方式拆分通道,也可以通过函数的方式拆分通道

1 通过索引拆分

通过索引的方式,可以直接将各个通道从图像内提取出来。例如,针对 OpenCV 内的 BGR
图像 img,如下语句分别从中提取了 B 通道、G 通道、R 通道

b = img[ : , : , 0 ]
g = img[ : , : , 1 ]
r = img[ : , : , 2 ]

原图
opencv 基础学习08-图像通道操作,opencv,opencv,学习,人工智能
对原图进行通道拆分,代码如下

import cv2


lena=cv2.imread("lena.png",cv2.IMREAD_COLOR,)
cv2.imshow("lena1",lena)
b=lena[:,:,0]
g=lena[:,:,1]
r=lena[:,:,2]

cv2.imshow('b', b)
cv2.imshow('g', g)
cv2.imshow('r', r)



cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行效果如下图:

opencv 基础学习08-图像通道操作,opencv,opencv,学习,人工智能

2 通过opencv 函数拆分

函数 cv2.split()能够拆分图像的通道。例如,可以使用如下语句拆分彩色 BGR 图像 img,
得到 B 通道图像 b、G 通道图像 g 和 R 通道图像 r。

b,g,r=cv2.split(img)
上述语句与如下语句是等价的:
b=cv2.split(a)[0]
g=cv2.split(a)[1]
r=cv2.split(a)[2]

将上面代码替换后源码如下:

import cv2
import numpy as np



lena=cv2.imread("lena.png",cv2.IMREAD_COLOR,)
cv2.imshow("lena1",lena)

b,g,r=cv2.split(lena)
cv2.imshow('b', b)
cv2.imshow('g', g)
cv2.imshow('r', r)



cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行后发现效果跟上面是一样的。

opencv 基础学习08-图像通道操作,opencv,opencv,学习,人工智能

通道合并

通道合并是通道拆分的逆过程,通过合并通道可以将三个通道的灰度图像构成一幅彩色图
像。函数 cv2.merge()可以实现图像通道的合并,例如有 B 通道图像 b、G 通道图像 g 和 R 通道
图像 r,使用函数 cv2.merge()可以将这三个通道合并为一幅 BGR 的三通道彩色图像。其实现的
语句为:
bgr=cv2.merge([b,g,r])

演示使用函数 cv2.merge()合并通道,代码如下

import cv2
import numpy as np



lena=cv2.imread("lena.png",cv2.IMREAD_COLOR,)

#b,g,r=cv2.split(lena)对图像 lena 进行拆分,得到 b、g、r 这三个通道
b,g,r=cv2.split(lena)
#cv2.merge([b,g,r])对图像 lena 进行合并,合并后的图像与原图像完全一致
bgr=cv2.merge([b,g,r])
#对通道 r、g、b 进行合并,合并顺序为 R 通道→G 通道→B通道,得到图像 rgb。
rgb=cv2.merge([r,g,b])

cv2.imshow("lena",lena)
cv2.imshow("bgr",bgr)
cv2.imshow("rgb",rgb)



cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行效果如下
opencv 基础学习08-图像通道操作,opencv,opencv,学习,人工智能
从结果中看出不同顺序的通道合并,图片的效果也会不一样文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-570032.html

到了这里,关于opencv 基础学习08-图像通道操作的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 人工智能基础部分11-图像识别实战(网络层联想记忆,代码解读)

    大家好,我叫微学AI,今天给大家带来图像识别实战项目。 图像识别实战是一个实际应用项目,下面介绍如何使用深度学习技术来识别和检测图像中的物体。主要涉及计算机视觉,实时图像处理和相关的深度学习算法。学习者将学习如何训练和使用深度学习模型来识别和检测

    2024年02月05日
    浏览(43)
  • 人工智能|深度学习——基于数字图像处理和深度学习的车牌定位

    车牌识别Vehicle License Plate Recognition VLPR) 是从一张或一系列数字图片中自动定位车牌区域并提取车牌信息的图像识别技术。车牌识别 以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,是现代智能交通系统的重要组成部分,广泛应用于日常生活中,如 停车场收 费管理,车

    2024年02月21日
    浏览(47)
  • 毕业设计:基于深度学习的图像分类识别系统 人工智能

    目录 前言 项目背景 数据集 设计思路 自注意力 网络模型 实验环境 实验结果分析 更多帮助     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课

    2024年04月16日
    浏览(102)
  • 毕业设计:基于深度学习的图像去噪算法 人工智能

    目录 前言 项目背景 设计思路 数据集 模型训练 更多帮助     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学

    2024年02月19日
    浏览(52)
  • 人工智能学习与实训笔记(二):神经网络之图像分类问题

    人工智能专栏文章汇总:人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客 目录 二、图像分类问题 2.1 尝试使用全连接神经网络 2.2 引入卷积神经网络  2.3 分类函数Softmax 2.4 交叉熵损失函数 2.5 学习率优化算法 2.6 图像预处理算法 2.6.1 随机改变亮暗、对比度和颜色等 2.6.2 随机填充 2.6.

    2024年02月20日
    浏览(49)
  • 计算机竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于人工智能的图像分类技术 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 传统CNN包含卷积层、全连接层等组件,并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失

    2024年02月11日
    浏览(66)
  • 人工智能基础学习

    人类的一大优势是没有一种智能。 有些人可以轻松学习新语言,而另一些人则精通科学和技术。 然而,许多伟大的艺术家都是糟糕的数学家。 另一方面,许多伟大的数学家都是糟糕的艺术家。 但每个人都可以以自己的方式变得聪明。 人类智能没有一个标准。 这使得你很难

    2024年02月12日
    浏览(42)
  • 学习人工智能-基础篇

    背景 随着大模型的火爆,人工智能再次被推到高潮,其实它在众多行业领域已经落地很多应用,并给社会带来了巨大的经济价值。其中包括互联网、教育、金融、医疗、交通、物流等等。在测试领域也有一些落地的案例,作为测试人员,有必要去了解并学习人工智能,去挖掘

    2024年02月04日
    浏览(41)
  • 互联网加竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于人工智能的图像分类技术 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 传统CNN包含卷积层、全连接层等组件,并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失

    2024年02月02日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包