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  • OpenCV+python 图像RGB通道分离

    千次阅读 2020-05-26 17:04:14
    img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 由于OpenCV中的通道为B G R ,所以0代表B通道,以此类推,代码中设B和R通道为0,那么图像就是绿色了。实验效果: 赵敏小姐姐,哈哈。 来张红色的: import cv2 import...

    直接上代码:

    import cv2
    import  matplotlib.pyplot as plt
    import  numpy as np
    
    img = cv2.imread("1.jpg")
    # img = img[0:500,0:2000]
    b,g,r = cv2.split(img)
    img1 = img.copy()
    img1[:,:,0] = 0
    img1[:,:,2] = 0
    cv2.imshow("G",img1)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    由于OpenCV中的通道为B G R ,所以0代表B通道,以此类推,代码中设B和R通道为0,那么图像就是绿色了。实验效果:

    赵敏小姐姐,哈哈。

    来张红色的:

    import cv2
    import  matplotlib.pyplot as plt
    import  numpy as np
    
    img = cv2.imread("1.jpg")
    # img = img[0:500,0:2000]
    b,g,r = cv2.split(img)
    img1 = img.copy()
    img1[:,:,0] = 0
    img1[:,:,1] = 0
    cv2.imshow("R",img1)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

     

    展开全文
  • plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray) #绘制第四幅图片,且为灰度图 plt.axis('off') #不显示坐标尺寸 # plt.show() # img=data.astronaut() hsv = color.rgb2hsv(img) # # fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7...

    这里调用里面自带的库
    头文件列表如下:

    from skimage import data
    from skimage import data,color
    import matplotlib.pyplot as plt

    from skimage import data
    from skimage import data,color
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    img=data.astronaut()
    plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8))  #创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小
    
    plt.subplot(2,4,1)     #将窗口分为两行两列四个子图,则可显示四幅图片
    plt.title('origin image')   #第一幅图片标题
    plt.imshow(img)      #绘制第一幅图片
    
    plt.subplot(2,4,2)     #第二个子图
    plt.title('R channel')   #第二幅图片标题
    plt.imshow(img[:,:,0],plt.cm.gray)      #绘制第二幅图片,且为灰度图
    plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸
    
    plt.subplot(2,4,3)     #第三个子图
    plt.title('G channel')   #第三幅图片标题
    plt.imshow(img[:,:,1],plt.cm.gray)      #绘制第三幅图片,且为灰度图
    plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸
    
    plt.subplot(2,4,4)     #第四个子图
    plt.title('B channel')   #第四幅图片标题
    plt.imshow(img[:,:,2],plt.cm.gray)      #绘制第四幅图片,且为灰度图
    plt.axis('off')     #不显示坐标尺寸
    # plt.show()
    
    # img=data.astronaut()
    
    hsv = color.rgb2hsv(img)
    #
    # fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
    # ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()
    
    plt.subplot(2,4,5)
    plt.imshow(img)
    plt.title("Original image")
    # plt.show()
    
    # plt.subplot(2,4,5)
    # ax0.imshow(img)
    # ax0.set_title("Original image")
    
    # plt.subplot(2,4,6)
    # ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)
    # ax1.set_title("H channel")
    plt.subplot(2,4,6)
    plt.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)
    plt.title("H channel")
    # plt.show()
    
    plt.subplot(2,4,7)
    plt.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray)
    plt.title("S channel")
    
    plt.subplot(2,4,8)
    plt.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray)
    plt.title("V channel")
    
    # for ax in axes.ravel():
    #     ax.axis('off')
    #
    # fig.tight_layout()  #自动调整subplot间的参数
    
    # fig, axes = plt.subplots(2, 4, figsize=(7, 6))
    # ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()
    # ax0.imshow(img)
    # ax0.set_title("Original image")
    # plt.show()   #显示窗口
    
    plt.show()   #显示窗口
    
    

    在这里插入图片描述
    参考原文链接:
    链接:https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/115546978

    展开全文
  • 请参阅链接问题中的解决方案:您可以调整shift_hue()函数来调整色调,...原版的:def shift_hue(arr, hout):r, g, b, a = np.rollaxis(arr, axis=-1)h, s, v = rgb_to_hsv(r, g, b)h = houtr, g, b = hsv_to_rgb(h,...

    请参阅链接问题中的解决方案:您可以调整shift_hue()函数来调整色调,饱和度和值,而不仅仅是调整色调.这应该允许您根据需要移动所有这些参数.

    原版的:

    def shift_hue(arr, hout):

    r, g, b, a = np.rollaxis(arr, axis=-1)

    h, s, v = rgb_to_hsv(r, g, b)

    h = hout

    r, g, b = hsv_to_rgb(h, s, v)

    arr = np.dstack((r, g, b, a))

    return arr

    调整版本:

    def shift_hsv(arr, delta_h, delta_, delta_v):

    r, g, b, a = np.rollaxis(arr, axis=-1)

    h, s, v = rgb_to_hsv(r, g, b)

    h += delta_h

    s += delta_s

    v += delta_v

    r, g, b = hsv_to_rgb(h, s, v)

    arr = np.dstack((r, g, b, a))

    return arr

    假设您知道原始图像的基色和所需的目标颜色,则可以轻松计算增量:

    base_h, base_s, base_v = rgb_to_hsv(base_r, base_g, base_b)

    target_h, target_s, target_v = rgb_to_hsv(target_r, target_g, target_b)

    delta_h, delta_s, delta_v = target_h - base_h, target_s - base_s, target_v - base_v

    展开全文
  • 通过系统自带的图片处理进行转换HSV和RGB的单独划分通道图。 效果如图; 各个通道的数据分析图。 对应的源码1: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data,color img=data.astronaut() hsv = color...

    通过系统自带的图片处理进行转换HSV和RGB的单独划分通道图。

    效果如图;在这里插入图片描述
    各个通道的数据分析图。
    在这里插入图片描述对应的源码1:

    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage import data,color
    
    img=data.astronaut()
    hsv = color.rgb2hsv(img)</
    展开全文
  • python图像通道分离与合并

    千次阅读 2018-03-23 11:38:10
    )b, g, r = cv2.split(img) #分离函数merged = cv2.merge([b,g,r]) #合并函数cv2.imshow('image',img)cv2.imshow("Blue 1", b)cv2.imshow("Green 1", g)cv2.imshow("Red 1", r)cv2....
  • 本篇文章作为另一篇博文使用Python中OpenCV库创建一幅图片的RGB通道图片的补充。这篇博文中我们使用了数组切片及索引实现了分离BGR通道的功能。两种图层拆分方法今天,我们使用OpenCV提供的一组函数来实现相同的功能...
  • RGB图像通道分离

    千次阅读 2020-03-21 01:33:11
    每一张彩色图片都可以由RGB3个通道组成,R指的是red红色,G指的是green绿色,B指的是blue蓝色。因此,可以将彩色图分离成三张图片,一张是红色,一张是绿色,一张是蓝色。 2,代码实现 import numpy as np ...
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  • 【OpenCV】分离通道图像RGB的值

    万次阅读 多人点赞 2012-05-11 21:25:57
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  • 2、从一副彩色图像分离出R、G、B三个通道(cvSplit),并且显示 3. 分别对每个通道图像创建直方图,并显示 首先介绍一下opencv中的cvSplit函数: 函数原型: [cpp] view ...
  • 图片组成 [ [[245 227 220] [245 226 219] [245 227 220] ...分离RGB值 def writeFile(X,filename): if filename!="": with open(filename,"w")as f: json.dump(X,f,indent=4) def getMatrixRGB
  • #OpenCV 中 imread() 函数默认加载图像文件,加载进来的是 3 通道彩色图像,色彩空间 是RGB色彩空间。 通道顺序是:BGR (蓝色、绿色、红色)。 通道分离函数:split() 通道合并函数:merge() import cv2 as cv ...
  • 访问像素 像素的访问和访问 numpy 中的 ndarray 的方法完全一样,灰度图为: img[j,i] = 255 # 其中 j, i 分别表示图像的行和列。...下面通过对图像添加人工的椒盐现象来进一步说明 OpenCV Python中需要注意...
  • RGB图像转三通道灰度图像

    千次阅读 2021-04-11 10:48:04
    RGB彩色图像由R、G、B三个通道组成,可以转成三幅灰度图像RGB彩色图像 色彩模式是数字世界中表示颜色的一种算法。在数字世界中,为了表示各种颜色,人们通常将颜色划分为若干分量。由于成色原理的不同,决定了...
  • 一、image中RGB通道提取,直接上代码很简单 import cv2 Import sys import numpy as np image = cv2.imread(sys.argv[1], cv2.IMREAD_COLOR) b = image[:, :, 0] g = image[:, :, 1] r = image[:, :, 2] 也...
  • 图像通道 彩色图像转灰度
  • 基于彩色图像的R、G、B三个波段计算植被指数图,然后根据阈值分离土壤和植被。 import cv2 import numpy as np im=cv2.imread('D:/picture.jpg') #提取图像的三个通道 B,G,R=cv2.split(im) #计算植被指数 cive=0....
  • python可以调用opencv中提供的诸多方法来完成,对图像像素访问,RGB通道分离与合并 一. 像素访问opencv中使用 imread读出来的图片直接可以通过 im[i,j,0] 访问i,j位置的R通道(默认是RGB) 代码示例: #访问...
  • 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 import numpy as np img1 = cv2.imread("2...
  • 但是在实际输出时会发现,转换的RGB图像是错的。 左边是原图BGR,右边是转换得到的RGB。 这是因为在转换时,只变更了通道标记,没有交换通道数值。 比如,原图某个像素BGR是[77, 88, 99],B是77,G是88,R是99...
  • 1、将RGB图像的R、G、B通道分离 2、分别对每个通道进行直方图均衡化 3、合并R、G、B通道 实现的代码如下: # 对一幅灰度图像进行直方图均衡化 def histeq(im,nbr_bins=256): #计算图像的直方图 imhist,bins = ...
  • 图像像素的访问、通道的合并与分离(一)像素的访问在第一篇博客中,向大家介绍了,所谓的图像在计算机看来就是一个矩阵,对于RGB图像矩阵一共有三层,分别代表着RGB通道,矩阵中每一个数的大小代表着不同通道的...
  • import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('D:/Achashu/final/cut_all/AH_0267_1(0,79,884,992).jpg') HSV = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('HSV', HSV) H, S, V = cv2.split...
  • 通道分离 #分离 b,g,r=cv2.split(img) #保存 cv2.imwrite(filepath+'out/r.png',r) cv2.imwrite(filepath+'out/g.png',g) cv2.imwrite(filepath+'out/b.png',b) 获得某个通道的彩色图片 cop_img[:,:,...
  • 图像处理时,我们接触到的彩色以RGB居多,为了分析图像在某一通道上的特性,需要将图像的颜色通道进行分离,或者是在对某一颜色通道处理后重新进行融合。opencv提供了split()函数来进行颜色通道分离,提供了...
  • 首先要了解,在Opencv中的图像数据通道存储顺序是BGR而不是RGB,和我们常规的显示通道顺序正好相反,可以通过结合matplotlib进行验证,并且进而实现对图像通道分离与合并操作。 彩色图像通道分离与合并 #5,图像...
  • 主要是三通道的顺序。 BGR import cv2 img = cv2.imread('文件') ...HSV要先转换通道分离。 import cv2 img = cv2.imread('文件') HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) H, S, V = cv2.split(HSV)
  • 安装Pillowpip install Pillow打开图像from PIL importImageimg= Image.open("./lena.tiff")保存图像打开图像之后,可以将其保存,也就是另存为。img对象.save(保存路径)save方法不仅能够保存图像,还能够转换格式,...

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