Python-OpenCV中不用函数split()的实现图像多通道分离的方法——ndraary对象切片实现
Python-OpenCV中不用函数split()的实现图像多通道分离的方法——ndraary对象切片实现Python-OpenCV中使用函数split()实现图像多通道分离的代码见下面这篇博文：
https://www.hhai.cc/thread-151-1-1.html
本篇博文告诉大家其实还可以用ndraary对象的切片操作实现图像多通道的分离。
关于ndraary对象的切片操作，大家可参考下面这篇博文：
https://www.hhai.cc/thread-117-1-1.html
这种方法的效率要比使用OpenCV的函数split()高得多。
用ndraary对象的切片操作实现图像多通道的分离的Python代码如下：
代码中用到的图片百度网盘下载链接如下：
https://pan.baidu.com/s/1DZxvV9bTaUsw7k6Pnh8fbw?pwd=zg2d
# -*- coding: utf-8 -*-
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import cv2 as cv
import sys
if __name__ == '__main__':
# 读取图像，图像中的三个圆分别是只有R分量、G分量、B分量的纯色圆
img = cv.imread('F:/material/images/2022/2022-11/pure_rgb.bmp')
if img is None:
print('Failed to read lena.jpg.')
sys.exit()
cv.imshow('pure-rgb', img)
# 通道分离
b1 = img[:, :, 0]
g1 = img[:, :, 1]
r1 = img[:, :, 2]
cv.imshow('b_channel', b1)
cv.imshow('g_channel', g1)
cv.imshow('r_channel', r1)
# 关闭窗口
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
运行结果如下：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2022/2022-11/005/34.png
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