OpenCV+Python 彩色圖片的 BGR、灰度圖、HSV分量圖顯示的程序

OpenCV+Python 彩色圖片的 BGR、灰度圖、HSV分量圖顯示的程序

介紹

OpenCV+Python

使用openCV中的split()函數和 cvtColor（）函數提取一張彩色圖片的BGR分量圖、灰度圖、HSV分量圖

軟件架構

模塊：OpenCV 4.0.0.21

編程語言：Python 3.7.2

編譯器：PyCharm 2018

先上一張效果圖

第一行 第1張圖是原始圖片，第2張是Hue色度分量圖，第3張圖是Saturation飽和度分量圖，第4張圖是Value亮度分量

第二行 第1張圖是圖片是灰度圖，第2張圖是綠色分量圖，第3張圖是紅色分量圖，第4張圖是藍色分量圖。

所有程序代碼

# -*- coding:utf-8 -*-
#本程序用於將一張彩色圖片分解成BGR的分量顯示，灰度圖顯示，HSV分量顯示
import cv2  #導入opencv模塊
import numpy as np

print("Hellow word!")     #打印“Hello word！”，驗證模塊導入成功

img = cv2.imread("imag2.jpg")  #導入圖片，圖片放在程序所在目錄
cv2.namedWindow("imagshow", 2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('imagshow', img)    #顯示原始圖片

"""
#使用直接訪問的方法
B = img[:, :, 0]
G = img[:, :, 1]
R = img[:, :, 2]
"""
#使用split函數分解BGR
(B, G, R) = cv2.split(img) #分離圖像的RBG分量

#以灰度圖的形式顯示每個顏色的分量
"""
cv2.namedWindow("B",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('B', B)       #顯示B分量
cv2.namedWindow("G",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('G', G)       #顯示G分量
cv2.namedWindow("R",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('R', R)       #顯示R分量
"""

# 生成一個值爲0的單通道數組
zeros = np.zeros(img.shape[:2], dtype = "uint8")
# 分別擴展B、G、R成爲三通道。另外兩個通道用上面的值爲0的數組填充
cv2.namedWindow("Blue",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow("Blue", cv2.merge([B, zeros, zeros]))
cv2.namedWindow("Green",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow("Green", cv2.merge([zeros, G, zeros]))
cv2.namedWindow("Red",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow("Red", cv2.merge([zeros, zeros, R]))

#使用cvtColor轉換爲灰度圖
out_img_GRAY=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#將圖片轉換爲灰度圖
cv2.namedWindow("GRAY_imag",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('GRAY_imag', out_img_GRAY) #顯示灰度圖

#使用cvtColor轉換爲HSV圖
out_img_HSV=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#將圖片轉換爲灰度圖
hsvChannels=cv2.split(out_img_HSV)  #將HSV格式的圖片分解爲3個通道

cv2.namedWindow("Hue",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('Hue',hsvChannels[0]) #顯示Hue分量
cv2.namedWindow("Saturation",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('Saturation',hsvChannels[1]) #顯示Saturation分量
cv2.namedWindow("Value",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('Value',hsvChannels[2]) #顯示Value分量

cv2.waitKey(0)  #等待用戶操作

下面介紹程序的實現方法

1、導入一張圖片並顯示

img = cv2.imread("imag2.jpg")  #導入圖片，圖片放在程序所在目錄
cv2.namedWindow("imagshow", 2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('imagshow', img)    #顯示原始圖片

cv2.imread(a,b)：讀入圖片，共兩個參數；第一個參數爲要讀入的圖片文件名(包含文件路徑)；第二個參數爲如何讀取圖片，包括cv2.IMREAD_COLOR：讀入一副彩色圖片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式讀入圖片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：讀入一幅圖片，幷包括其alpha通道。

img爲存儲圖片矩陣的變量

用法：cv2.namedWindow(‘窗口標題’,默認參數)
默認參數：cv2.WINDOW_AUTOSIZE+cv2.WINDOW_KEEPRATIO+cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)

參數：

• cv2.WINDOW_NORMAL 窗口大小可改變
• cv2.WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小不可改變
• cv2.WINDOW_FREERATIO 自適應比例
• cv2.WINDOW_KEEPRATIO 保持比例餓
• cv2.WINDOW_GUI_NORMAL
• cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED

用法：cv2.imshow(‘窗口標題’, image)，如果前面沒有cv2.namedWindow，就自動先執行一個cv2.namedWindow。

2、提取BGR分量

"""
#使用直接訪問的方法
B = img[:, :, 0]
G = img[:, :, 1]
R = img[:, :, 2]
"""
#使用split函數分解BGR
(B, G, R) = cv2.split(img) #分離圖像的RBG分量

提取BGR的分量的方法有兩種：

一種是通過直接訪問的方法，使用B = img[:, :, 0]

一種是通過cv2.split(img) 函數，

函數原型爲:void split(const Mat& src,Mat *mvBegin);

第一個參數爲要進行分離的圖像矩陣，第二個參數可以是Mat數組的首地址，或者一個vector對象

3、顯示圖片的BGR分量

#以灰度圖的形式顯示每個顏色的分量
"""
cv2.namedWindow("B",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('B', B)       #顯示B分量
cv2.namedWindow("G",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('G', G)       #顯示G分量
cv2.namedWindow("R",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('R', R)       #顯示R分量
"""

如圖所示，將BGR顏色分量提取後，如果直接顯示，顯示的結果將會是以該顏色的灰度圖，例如綠色分量，原圖片越綠，灰度圖就越亮。

#以單通道顯示BGR分量圖片
# 生成一個值爲0的單通道數組
zeros = np.zeros(img.shape[:2], dtype = "uint8")
# 分別擴展B、G、R成爲三通道。另外兩個通道用上面的值爲0的數組填充
cv2.namedWindow("Blue",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow("Blue", cv2.merge([B, zeros, zeros]))
cv2.namedWindow("Green",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow("Green", cv2.merge([zeros, G, zeros]))
cv2.namedWindow("Red",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow("Red", cv2.merge([zeros, zeros, R]))

如圖所示，將各顏色分量進行顯示，下面的圖像是三通道圖像，只是在cv2.split分離出的圖像基礎上，擴展另外兩個通道，但另外兩個通道值爲0,而得到下面的這樣的圖像。

4、灰度圖顯示

#使用cvtColor轉換爲灰度圖
out_img_GRAY=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#將圖片轉換爲灰度圖
cv2.namedWindow("GRAY_imag",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('GRAY_imag', out_img_GRAY) #顯示灰度圖

5、提取HSV分量並顯示每個分量

#使用cvtColor轉換爲HSV圖
out_img_HSV=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#將圖片轉換爲灰度圖
hsvChannels=cv2.split(out_img_HSV)  #將HSV格式的圖片分解爲3個通道

cv2.namedWindow("Hue",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('Hue',hsvChannels[0]) #顯示Hue分量
cv2.namedWindow("Saturation",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('Saturation',hsvChannels[1]) #顯示Saturation分量
cv2.namedWindow("Value",2)   #創建一個窗口
cv2.imshow('Value',hsvChannels[2]) #顯示Value分量

最主要的函數
cv2.cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 );

參數解釋：
. InputArray src: 輸入圖像即要進行顏色空間變換的原圖像，可以是Mat類
. OutputArray dst: 輸出圖像即進行顏色空間變換後存儲圖像，也可以Mat類
. int code: 轉換的代碼或標識，即在此確定將什麼制式的圖片轉換成什麼制式的圖片，如下圖
. int dstCn = 0: 目標圖像通道數，如果取值爲0，則由src和code決定

碼雲下載完整代碼：項目完整代碼點這裏哦！