5.3影象拆分、合併

python程式碼：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np

srcImage = cv2.imread("E:/Study/python/OpenCV_study/img/7.jpg")
print(srcImage.shape)
print(srcImage[0][0][0])
print(srcImage[0][1][0])
print(srcImage[0][2][0])
print(srcImage[0][3][0])
print(srcImage[0][4][0])
print(srcImage[:10, :5, 0])


(
 
B, G, R) = cv2.split(srcImage) # 分離元原影象通道，得到單通道灰度影象，為灰白色
print(B.shape)
print(B[0][0])
cv2.imshow("srcImage", srcImage)
cv2.imshow("B", B)  # 灰度圖，灰白色
cv2.imshow("G", G)  # 灰度圖，灰白色
cv2.imshow("R", R)  # 灰度圖，灰白色

print(type(B[0][0]))        # 驗證資料型別，為下面構建值為0的矩陣做條件
zeros = np.zeros(srcImage.shape[:2], dtype=
 
np.uint8)    # 構造值為0的二維矩陣，目的為了與B、G、R合併，得到B色、G色、R色影象
print(type(zeros[0][0]))    # 驗證構建矩陣資料型別
B[:100]=0       # 分離後的通道，操作時，並不影響原影象
B_new = cv2.merge((B, zeros, zeros))    # 顏色通道合併，得到B色影象，將G、R值填充為0。三通道影象，藍色
G_new = cv2.merge([zeros, G, zeros])    # 顏色通道合併，得到G色影象，將B、R值填充為0。三通道影象，綠色
R_new = cv2.merge([zeros, zeros,
 
 R])    # 顏色通道合併，得到R色影象，將B、G值填充為0。三通道影象，紅色
srcImage = cv2.merge((B, G, R))  # 分離後的通道，操作後，重新合併為原影象，才能達到修改原影象的作用
print(B_new.shape)
print(G_new.shape)
print(R_new.shape)
cv2.imshow("srcImage1", srcImage)
cv2.imshow("B_new", B_new)
cv2.imshow("G_new", G_new)
cv2.imshow("R_new", R_new)
cv2.waitKey(0)