二值化图像保存后变成三通道图像，图像变了吗

是的，二值化图像保存后变成三通道图像，图像内容并没有改变，但图像的颜色模式由单通道变成了三通道。在三通道图像中，每个像素都有三个值表示红、绿、蓝三个通道的亮度，而在二值化图像中，每个像素只有一个值表示黑色或白色。因此，在将二值化图像保存为三通道图像时，黑色像素被转换为(0,0,0)（RGB模式下的黑色），白色像素被转换为(255,255,255)（RGB模式下的白色），这样就成了一张三通道的黑白图像。

相关问题

将lab图像分离出三个通道，将a通道图像二值化，并用滑动条更改其阈值

下面是Python代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 定义回调函数，用于滑动条调节阈值
def on_threshold_change(val):
    _, thresh = cv2.threshold(a, val, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imshow('threshold', thresh)

# 读取图像
img = cv2.imread('lab.jpg')

# 分离三个通道
l, a, b = cv2.split(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB))

# 将a通道图像二值化
_, thresh = cv2.threshold(a, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow('image')
cv2.imshow('image', img)

# 创建滑动条并绑定回调函数
cv2.createTrackbar('threshold', 'image', 0, 255, on_threshold_change)

# 显示二值化后的图像
cv2.imshow('threshold', thresh)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

怎么把二值化图像的像素点变成红色

可以使用OpenCV库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 加载二值化图像并将其转换为三通道图像（即灰度图像转彩色图像）。

import cv2

# 加载二值化图像
binary_img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将二值化图像转换为三通道图像
color_img = cv2.cvtColor(binary_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

2. 遍历图像中的每个像素点，如果该像素点的值为255（白色），则将其变为红色（BGR通道为[0,0,255]）。

# 遍历图像中的每个像素点
for i in range(color_img.shape[0]):
    for j in range(color_img.shape[1]):
        # 如果该像素点的值为255，将其变为红色
        if color_img[i][j][0] == 255:
            color_img[i][j] = [0, 0, 255]

3. 保存处理后的图像。

# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('red_binary_image.png', color_img)

完整代码如下：

import cv2

# 加载二值化图像
binary_img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将二值化图像转换为三通道图像
color_img = cv2.cvtColor(binary_img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 遍历图像中的每个像素点
for i in range(color_img.shape[0]):
    for j in range(color_img.shape[1]):
        # 如果该像素点的值为255，将其变为红色
        if color_img[i][j][0] == 255:
            color_img[i][j] = [0, 0, 255]

# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('red_binary_image.png', color_img)