本节实现的是提取出彩色图像的三个通道。

• 打开一个彩色图片
• 利用系统函数分离三通道
• 自行分离三通道
• 显示显示三通道图片

实现过程

引用与打开图片

不再赘述，代码如下。

import cv2  
import numpy

img = cv2.imread("test.png")

系统函数分离三通道

opencv里自带了分离三通道的函数split()，返回值依次是蓝色、绿色和红色通道的灰度图，代码如下：

b, g, r = cv2.split(img)
cv2.imshow("Blue 1", b)
cv2.imshow("Green 1", g)
cv2.imshow("Red 1", r)

自行分离三通道函数

定义了三个函数来获取三个通道的子矩阵。

获取红色通道：

def get_red(img):
    redImg = img[:,:,2]
    return redImg

获取绿色通道：

def get_green(img):
    greenImg = img[:,:,1]
    return greenImg

获取蓝色通道

def get_blue(img):
    blueImg = img[:,:,0]
    return blueImg

调用函数分离通道并显示

调用上述三个函数，显示分离结果，并与之前的比较。

b = get_blue(img)
g = get_green(img)
r = get_red(img)
cv2.imshow("Blue 2", b)
cv2.imshow("Green 2", g)
cv2.imshow("Red 2", r)

等待键盘输入并关闭所有窗口

这里cv2.waitKey里的参数0表示等待输入任何按键，当用户输入任何一个按键后即调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。

cv2.waitKey (0)  
cv2.destroyAllWindows() 

源代码

整个程序的源代码如下：

# created by Huang Lu
# 2016/8/22 23:02
# Depart. of EE, Tsinghua Univ.

import cv2
import numpy

def get_red(img):
    redImg = img[:,:,2]
    return redImg

def get_green(img):
    greenImg = img[:,:,1]
    return greenImg

def get_blue(img):
    blueImg = img[:,:,0]
    return blueImg

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread("test.png")
    b, g, r = cv2.split(img)
    cv2.imshow("Blue 1", b)
    cv2.imshow("Green 1", g)
    cv2.imshow("Red 1", r)
    b = get_blue(img)
    g = get_green(img)
    r = get_red(img)
    cv2.imshow("Blue 2", b)
    cv2.imshow("Green 2", g)
    cv2.imshow("Red 2", r)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

也可以参考我的GitHub上的，点击这里。

运行结果

在命令行进入该源程序所在目录后，运行python main.py后即可显示结果，结果如下：

参考

• http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9080047
• https://github.com/hlthu/Python-OpenCV-Learn/tree/master/Python_OpenCV