(_, cr, _) = cv2.split(ycrcb)

这段代码使用OpenCV库中的函数将YCrCb颜色空间的图像（ycrcb）拆分成三个通道，分别是亮度（Y）、红色差（Cr）和蓝色差（Cb）。cv2.split()函数用于将多通道图像分离成各个单通道图像，第一个参数是要分离的多通道图像，返回值是一个包含各个通道图像的列表。

在这段代码中，通过使用cv2.split()函数将ycrcb图像拆分成三个通道，并将它们分别保存到变量中，其中红色差通道的图像保存在变量cr中。这个操作可能是为了单独处理红色差通道的图像而进行的。

相关问题

cv2提取ycrcb图像的cr分量图

可以使用OpenCV中的cv2.split()函数来提取YCrCb图像的Cr分量图。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为YCrCb颜色空间
ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# 提取Cr分量图
Y, Cr, Cb = cv2.split(ycrcb)

# 显示Cr分量图
cv2.imshow('Cr', Cr)
cv2.waitKey(0)

运行代码后，就可以看到Cr分量图像被显示出来了。

cv2绘制图像的ycrcb颜色直方图

要绘制图像的YCrCb颜色直方图，可以按以下步骤操作：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取图像并转换为YCrCb颜色空间

img = cv2.imread('image.jpg')
img_ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

3. 分离YCrCb通道

y, cr, cb = cv2.split(img_ycrcb)

4. 计算直方图

hist_y = cv2.calcHist([y], [0], None, [256], [0, 256])
hist_cr = cv2.calcHist([cr], [0], None, [256], [0, 256])
hist_cb = cv2.calcHist([cb], [0], None, [256], [0, 256])

5. 绘制直方图

plt.plot(hist_y, color='gray')
plt.plot(hist_cr, color='r')
plt.plot(hist_cb, color='b')
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

这样就可以绘制出YCrCb颜色空间中Y、Cr、Cb三个通道的颜色直方图了。