python学opencv|读取图像(十四)BGR图像和HSV图像通道拆分
【1】引言
前序已经对BGR图像和HSV图像的转换进行了基本讨论,相关文章链接为:
python学opencv|读取图像(十二)BGR图像转HSV图像-CSDN博客
python学opencv|读取图像(十三)BGR图像和HSV图像互相转换深入-CSDN博客
在前序学习进程中,我们也了解BGR彩色图像 存在三个通道来管理三种基色的组成比例,此外HSV图像也存在三个参数来管理图像亮度饱和度等。相关文章链接有:
python学opencv|读取图像(六)读取图像像素RGB值_opencv读取灰度图-CSDN博客
在此基础上,我们尝试抓取各个通道的具体数值。
带着这个目标,我们开启本次学习。
【2】官网教程
要想抓取各个通道的具体数值,需要使用split()函数,点击下述链接,可以直达官网教程:
OpenCV: Channel split
未进行实际测试,我们开始编辑代码。
【3】代码测试
【3.1】读取图像
首先是完成图片的读取,可写入的基础代码为:
import cv2 as cv #引入CV模块
import numpy as np #引入numpy模块bgr_image=cv.imread('cv-ini-000.png')if bgr_image is not None:cv.imshow('cv-ini-000',bgr_image) #在屏幕上展示图片cv.imwrite('cv-ini-000-save.png',bgr_image) #保存图片cv.waitKey() #不会自动关闭图像cv.destroyAllWindows() #释放所有窗口
else:print("There is no any photo")
在这里,使用的原始图像cv-ini.png为:

图1 cv-ini.png
【3.2】BGR拆分
然后先进行BGR拆分以读取数据,可以直接新增下述代码:
b,g,r=cv.split(bgr_image) #bgr拆分 cv.imshow('B',b) #显示B通道 cv.imshow('G',g) #显示G通道 cv.imshow('R',r) #显示R通道cv.imwrite('cv-ini-000-save-b.png',b) #保存B通道图片 cv.imwrite('cv-ini-000-save-g.png',g) #保存G通道图片 cv.imwrite('cv-ini-000-save-r.png',r) #保存R通道图片
运行后,获得BGR通道的照片为:

图2 B通道图像

图3 G通道图像

图4 R通道图像
【3.3】HSV拆分
然后先进行HSV拆分,可以直接新增下述代码。
代码包括两大模块:第一模块将BGR图像转化为HSV图像,第二模块才是对HSV图像进行通道拆分以进行数据读取。
# BGR转HSVhsv_image=cv.cvtColor(bgr_image,cv.COLOR_BGR2HSV) #BGR转HSVcv.imshow('cv-ini-000-hsv',hsv_image) #在屏幕上展示图片cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv.png',hsv_image) #保存图片# HSV拆分h,s,v=cv.split(hsv_image) #HSV拆分cv.imshow('H',h) #显示H通道cv.imshow('S',s) #显示S通道cv.imshow('V',v) #显示V通道# 保存cv.imwrite('cv-ini-000-save-h.png',h) #保存H通道图片cv.imwrite('cv-ini-000-save-s.png',s) #保存S通道图片cv.imwrite('cv-ini-000-save-v.png',v) #保存V通道图片
运行代码后,获得的HSV格式图像为:

图5 HSV格式图像
获得的H、S和V通道照片为:

图6 H通道图像

图7 S通道图像
图8 V通道图像
【4】总结
掌握了BGR和HSV图像各通道数据抓取函数cv2.split()的基本使用方法。
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