opencv将图片通道分离融合

1. 图片通道分离：

使用cv2.split()函数可以将一张图片的三个通道分离出来，分别保存在三个矩阵中。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
b, g, r = cv2.split(img)

cv2.imshow('Blue Channel', b)
cv2.imshow('Green Channel', g)
cv2.imshow('Red Channel', r)
cv2.waitKey(0)

2. 图片通道融合：

使用cv2.merge()函数可以将三个通道的矩阵合并成一张图片。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
b, g, r = cv2.split(img)

merged_img = cv2.merge([b, g, r])

cv2.imshow('Merged Image', merged_img)
cv2.waitKey(0)

3. 通道分离的应用：

可以利用通道分离的结果来实现一些特定的图像处理，例如：

- 黑白图像的生成：将原图的三个通道取平均值即可得到黑白图像。

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

- 颜色加强：对某个通道进行增强处理，例如增强红色通道，可以将绿色和蓝色通道的值都设为0，只保留红色通道的值。

import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
b, g, r = cv2.split(img)

zeros = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)

red_img = cv2.merge([zeros, zeros, r])
cv2.imshow('Red Enhance', red_img)
cv2.waitKey(0)