精华内容
下载资源
问答
  • 由于opencv读入图片数据类型是uint8类型,直接加减会导致数据溢出现象 (1)用Numpy操作 可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算, data=np.array(image,dtype=’int’) 经过处理后(如:遍历,将大于255的置...
  • 利用opencv 实现彩色图像的通道分离和混合。
  • 颜色通道

    千次阅读 2020-03-14 14:58:32
    彩色照片其实就是以RGB为基本单位,混出来各种不同颜色颜色的深浅取决于基色(即RGB)的深浅 通过上面两张图片的对比,可以知道—— R的值越大,颜色越鲜亮 R的值越小,颜色越暗沉 Green 和 Blue ...

    RGB
    R:Red
    G:Green
    B:Blue

    在计算机中白色通常这么表示 (255,255,255)

    黑色 ——(0,0,0)什么色彩都没有,黑

    大家知道红色混绿色可以混出黄色

    彩色照片其实就是以RGB为基本单位,混出来各种不同颜色的

    颜色的深浅取决于基色(即RGB)的深浅

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    通过上面两张图片的对比,可以知道——

    R的值越大,颜色越鲜亮
    R的值越小,颜色越暗沉

    Green 和 Blue 也是如此,其他混出来颜色的深浅也是随这


    使用过PS的朋友应该看过这颜色通道

    在这里插入图片描述

    可为什么红色通道的图片是灰白的呢??

    其实这是为了直观刻画各个像素点中R的输出量,也可以说是——”灰度“

    即灰度值越大,输出的越多

    而灰度值越大,颜色就越白,所以

    在颜色通道的图片中,越白的地方该颜色就输出得越多

    在这里插入图片描述

    红通道:
    在这里插入图片描述

    绿通道:
    在这里插入图片描述
    蓝通道:
    在这里插入图片描述

    绿头发——

    绿通道比蓝通道白

    蓝通道比红通道白

    对绿头发使用拾色器后知道:
    在这里插入图片描述

    RGB(118,205,144)

    灰度值:绿>蓝>红

    展开全文
  • java程序将位图图像颜色通道转换为csv文件。 目标:1-使用excel显示编辑图像。 2-从图像中获取有用的统计信息。
  • 为了增加颜色通道信息对图像质量的反馈,分别提取了RGB(Red,Green,Blue )、LAB(Luminosity,A,B)、HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间中各通道下的亮度去均值对比度归一化(MSCN)系数,并用非对称广义高斯分布模型(AGGD)...
  • Stegolve,颜色通道

    2018-03-27 14:20:31
    图片隐写工具, 解密神器,根据三原色更好的解密,让你的图片隐写无处可藏!
  • 若该文为原创文章,未经允许不得转载 原博主博客地址:... 目录 前言 颜色通道 分离颜色通道 分离通道函数:splite() 测试代码 测试效果 多颜色通道混合 混合通道函数:merge(...
    展开全文
  • 首先我们读入一张图片,然后我们利用cv2函数的split方法可以成功提取每一个颜色通道 同时我们还可以把b ,g ,r合并起来再次合并成彩色图像 img2 = cv2.merge(b, g, r) 我们可以将b, g, r分别读取出来 cur_img = img....
  • 针对单幅图像去雾中边缘区域去雾不彻底及黑斑现象,提出了一种结合最小颜色通道图与传播滤波的图像去雾算法。该方法首先基于双区域滤波实现大气透射率的初始估计,然后引入最小颜色通道图作为参考图像,采用传播滤波...
  • ①点击通道,选择一个颜色亮度差别较大的通道(这里选择红色通道),然后复制,这个图层就是Alpha通道。(为什么叫Alpha呢) ②进一步调节Alpha通道的明暗对比 图像---调整---色阶(记住:色阶就是调明暗的) ...

    1、前言

    抠图有基本工具抠图(如快速选择工具、魔棒等),还有一种是通道抠图。

    基本工具抠图:是通过颜色不一样来得到选区。

    通道抠图:是通过亮度不同来得到选区。

    2、通道抠图步骤

    ①点击通道,选择一个颜色亮度差别较大的通道(这里选择红色通道),然后复制,这个图层就是Alpha通道。(为什么叫Alpha呢)

    ②进一步调节Alpha通道的明暗对比

    图像---调整---色阶(记住:色阶就是调明暗的)

    ※1左边吸管设置黑场,就是使黑的变黑,右边是设置白场。

    ※2也可以直接拖动柱状图下面两侧的小三角。

    记住:Alpha通道白色表示选区,黑色表示没有选区

    黑白色反转:图像---调整---反相

    ③形成选区

    万能得到选区的方法:按住ctrl,单击Alpha通道。---然后ctrl+j

    ※1、(形成下面图层的选区,然后选择上面的图层,再点击添加蒙版,可实现“下形上色”)

    ※2、1的方式与图层中的“创建剪贴蒙版”相同的效果,而“创建剪贴蒙版”不需要形成选区这一步。

    ④拖入颜色泼墨图层,图层---创建剪贴模板

     

    ④实现泼墨效果

    三、效果图

    展开全文
  • 今天呢,我们一起来学习彩色图像的颜色通道分离与多通道图像混合,一般情况下,我们大多数看到的图像都是基于RGB颜色通道的图像,因此要实现颜色通道的分离,即要将R、G、B三个通道分离,而多通道图像混合,即将R、G...

    今天呢,我们一起来学习彩色图像的颜色通道分离与多通道图像混合,一般情况下,我们大多数看到的图像都是基于RGB颜色通道的图像,因此要实现颜色通道的分离,即要将R、G、B三个通道分离,而多通道图像混合,即将R、G、B三个通道的图像进行混合起来,重新组成一幅彩色图像。

    实现的话,我们可以通过OpenCV的split函数与merge函数可以很方便的达到目的。

    接下来我们正式进入颜色通道分离与多通道图像混合的内容

    一、颜色通道的分离与合并

    1、split()函数

    功能:将一个多通道的数组分离成几个单通道的数组。

    函数原型:

    void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
    void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);
    
    • 第一个参数,InputArray类型的m或者const Mat&类型的src,填我们需要进行分离的多通道数组。

    • 第二个参数,OutputArrayOfArrays类型的mv,填函数的输出数组或者输出的vector容器。

    split函数分割多通道数组转换成独立的单通道数组,按公式来看就是这样:

    分离彩色图像的实例:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <vector>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main() 
    {
        Mat srcImage = imread("lena.png",
            IMREAD_COLOR);
    
        if (srcImage.empty())
        {
            printf("image error!\n");
            return 0;
        }
        std::vector<Mat> channels;
        Mat aChannels[3];
        
        //利用数组分离
        split(srcImage, aChannels);
        //利用vector对象分离
        split(srcImage, channels); 
    
        // 显示原图
        namedWindow("src");
        imshow("src", srcImage);
    
        namedWindow("B");
        namedWindow("G");
        namedWindow("R");
        imshow("B", aChannels[0]);
        imshow("G", aChannels[1]);
        imshow("R", aChannels[2]);
    
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    

    原图

    原图

    分离通道的三个图

    分离通道的三个图

    2、merge()函数

    功能:merge()函数的功能是split()函数的逆向操作,将多个数组组合合并成一个多通道的数组。

    函数原型:

    void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)
    void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)
    
    • 第一个参数,mv,填需要被合并的输入矩阵或vector容器的阵列,这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度。

    • 第二个参数,count,当mv为一个空白的C数组时,代表输入矩阵的个数,这个参数显然必须大于1.

    • 第三个参数,dst,即输出矩阵,和mv[0]拥有一样的尺寸和深度,并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。

    图像通道的分离与合并的实例:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <vector>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    // 图像通道的分离与合并
    ///@srcImage const Mat 原始图像
    ///@logoImage const Mat 融合图像
    ///@outputImage Mat 输出图像
    ///@splitChannel int 图像的某个通道(0--2)
    void SplitMerge(const Mat &srcImage, 
        const Mat &logoImage, 
        Mat &outputImage, 
        int splitChannel)
    {
        vector<Mat>channels;
        //把一个3通道图像转换成3个单通道图像
        //分离色彩通道
        split(srcImage, channels);
    
        // 得到其中一个通道的图像
        Mat ChannelImage = 
            channels.at(splitChannel);
    
        //将原图的蓝色通道的(50,50)坐标处
        // 右下方的一块区域和logo图进行加权操作,
        // 将得到的混合结果存到imageBlueChannel中
        addWeighted(ChannelImage(
            Rect(50, 50, logoImage.cols, 
                logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 
            0.9, 0, ChannelImage(Rect(50, 50, 
                logoImage.cols, logoImage.rows)));
    
        // 将三个单通道重新合并成一个三通道
        merge(channels, outputImage);
    }
    
    int main() 
    {
        //【0】定义相关变量
        Mat srcImage;
        Mat logoImage;
    
        //读入图片
        logoImage = imread("2.png", 0);
        srcImage = imread("lena.png");
    
        if (!logoImage.data) 
        { 
            printf("image error!\n"); 
            return false; 
        }
        if (!srcImage.data) 
        { 
            printf("image error!\n"); 
            return false; 
        }
        Mat outputImage1, 
            outputImage2, 
            outputImage3;
    
        SplitMerge(srcImage, logoImage, 
            outputImage1, 0);
        // 显示效果图
        namedWindow("B");
        imshow("B", outputImage1);
    
        SplitMerge(srcImage, logoImage, 
            outputImage2, 1);
        // 显示效果图
        namedWindow("G");
        imshow("G", outputImage2);
    
        SplitMerge(srcImage, logoImage, 
            outputImage3, 2);
        // 显示效果图
        namedWindow("R");
        imshow("R", outputImage3);
        
        waitKey(0);
        return 0;
    }
    

    运行结果:

     

    图像通道的分离与合并

    图像通道的分离与合并

    好了,今天的学习到这里就结束了,喜欢的朋友给我点歌赞哦!!!

    展开全文
  • opencv读取颜色通道

    千次阅读 2020-05-18 19:00:27
    通道是指调色板里的BGR:,这三个便代表着通道,我们人眼看到的图像一般就是由三通道不同的配色组成,他们的值为0~255之间,灰色度则可以用单通道表示出来。 代码实现的效果图如下,图中分别将三个通道分离成单通道...
  • 每个图像都有一个或多个颜色通道,图像中默认的颜色通道数取决于其颜色模式,即一个图像的颜色模式将决定其颜色通道的数量。例如,CMYK图像默认有4个通道,分别为青色、洋红、黄色、黑色。在默认情况下,位图模式、...
  • 5.通道拆分与合并 我们都知道,一张彩色图像一般由R、G、B三个通道组成,通过对NumPy数组的索引我们可以轻易地获取到这些通道的值,那该如何对颜色通道进行拆分来分别提取这三个分量呢?opencv中提供了split函数专门...
  • 今天大家看到的是第一篇,我们主要学习一下通道功能的原理,大概后天,也就是11月22号,我会发表第二篇,讲解一下通道的具体应用,也就是如何用通道抠人物毛发。希望大家能两篇文章都看,完全理解通道的用法。 都说...
  • 大家好,经过长期的准备工作,Photoshop CS3专家讲堂系列教程终于开始发布了.非常感谢大家的支持与厚爱.此系列教程采用的是flash交互形式,大家可以通过教程下载练习素材,下载教程本身在本机观看,交互式学习.感谢由中国...
  • 新建OC镜面材质,勾选“传输通道”,设置一个你喜欢的颜色2. 在“中通道”中点击添加散射介质,并点击进入着色器,为“吸收”和“散射”各自添加“RGB颜色”,并设置你喜欢的颜色3. 调节密度与体积步长的值,使材质...
  • 上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将...而为了更好的观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。
  • 可显示图像的R、G、B通道、H、S、V通道
  • OpenCV 分离颜色通道 图像混合 亮度对比度调整 OpenCV 分离颜色通道 图像混合 亮度对比度调整 概述 代码段 程序运行效果 效果分析 概述 读取两张图片,将一张图片插入另一张图片进行混合 将图片1的...
  • 【OpenCV(C++)】分离颜色通道、多通道图像混合
  • 红黄蓝不同颜色通道
  • 最方便快捷的渲染AO图和材质通道的方法,可以选择云渲染。目前各个云渲染插件基本都支持在渲染大图的时候,一键生成AO图和材质通道图。我个人用的比较多的是渲染100云渲染,上传任务的时候一键勾选,渲染出来的AO图...
  • 利用split和merge两个函数数,借助于vector向量类型的channel来实现图像多通道的分离和组合: #include&lt;cv.h&gt; #include&lt;highgui.h&gt; #include&lt;iostream&gt; #include&...
  • #(五)分离颜色通道&多通道图像混合 import cv2 ''' cv2.split(m, mv):将一个多通道数组分离成几个单通道数组 m:我们需要进行分离的多通道数组 mv:函数的输出数组或者输出的vector容器 ''' import argparse ...
  • 上篇文章中我们讲到了使用... 而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 。通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的。 一、分离颜色通道 先讲讲...
  • #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char**argv) { Mat srcImage = imread("D:/pic/pic_fj.jpeg");... imshow("红色通道", srcImage); waitKey(0); }

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 125,947
精华内容 50,378
关键字:

颜色通道