OpenCvSharp从入门到实践-（05）通道

目录

1、拆分通道

1.1、实例1-拆分一副BGR图像的通道

 1.2、实例2-拆分一副HSV图像的通道

2、合并通道

2.1 实例3-合并通道的顺序不同，图像的显示效果也不通

实例4-合格H通道图像、S通道图像、V通道图像

3、综合运用拆分通道和合并通道

2.2、实例5-只把H通道的值调整为180

4、alpha通道

4.1、实例5-调整A通道的值

一副BGR图像是由B通道、G通道、R通道这3个通道构成的。本篇博客介绍如何对通道进行拆分和合并，从而达到处理图像的目的。

1、拆分通道

OpenCvSharp提供Cv2.Split函数，函数如下：

public static void Split(Mat src, out Mat[] mv)

说明

摘要:
    Copies each plane of a multi-channel array to a dedicated array

参数:
  src:
    The source multi-channel array

  mv:
    The destination array or vector of arrays; The number of arrays must match mtx.channels()
    . The arrays themselves will be reallocated if needed

1.1、实例1-拆分一副BGR图像的通道

代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");
Cv2.ImShow("SRC", mat);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

Cv2.ImShow("B", mv[0]);
Cv2.ImShow("G", mv[1]);
Cv2.ImShow("R", mv[2]);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

原图如下：

运行代码后得到的B、G、R通道图如下：

 1.2、实例2-拆分一副HSV图像的通道

代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2HSV);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

Cv2.ImShow("H", mv[0]);
Cv2.ImShow("S", mv[1]);
Cv2.ImShow("V", mv[2]);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

运行代码后得到的H、S、V通道图如下：

2、合并通道

OpenCvSharp提供Cv2.Merge函数合并通道，函数如下：

public static void Merge(Mat[] mv, Mat dst)

说明

摘要:
    makes multi-channel array out of several single-channel arrays

参数:
  mv:

  dst:

2.1 实例3-合并通道的顺序不同，图像的显示效果也不通

编写程序，先拆分通道，再分别按照BGR的顺序和RGB的顺序合并通道。

代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

Mat dst = new Mat();
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2] }, dst);
Cv2.ImShow("BGR", dst);

Cv2.Merge(new Mat[] { mv[2], mv[1], mv[0] }, dst);
Cv2.ImShow("RGB", dst);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

运行代码后，效果如下：

实例4-合格H通道图像、S通道图像、V通道图像

代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");

Cv2.ImShow("SRC", mat);

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2HSV);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

Mat dst = new Mat();
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2] }, dst);
Cv2.ImShow("HSV", dst);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

运行代码后，效果如下：

3、综合运用拆分通道和合并通道

在HSV色彩空间，如果保持其中两个通道的值不变，调整第3个通道的值，可以得到相应的艺术效果。

2.2、实例5-只把H通道的值调整为180

编写一个程序，首先将测试图片从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间；然后拆分得到HSV图像中的通道；接着让S通道和V通道的值保持不变，把H通道的值调整为180；再接着合并拆分后的通道图像，把这个图像从HSV色彩空间转换到BGR色彩空间；最后显示得到的BRG图像。代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");

Cv2.ImShow("SRC", mat);

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2HSV);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

// 将H通道的值全部调整为180
mv[0] = new Mat(mv[0].Size(), mv[0].Type(), new Scalar(180));

Mat dst = new Mat();
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2] }, dst);

Cv2.CvtColor(dst, dst, ColorConversionCodes.HSV2BGR);

Cv2.ImShow("NEW", dst);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

运行代码后，效果如下：

如果让H通道和S通道的值保持不变，只把V通道的值调整为255，代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");
Cv2.ImShow("SRC", mat);

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2HSV);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

// 将V通道的值全部调整为255
mv[2] = new Mat(mv[2].Size(), mv[2].Type(), new Scalar(255));

Mat dst = new Mat();
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2] }, dst);

Cv2.CvtColor(dst, dst, ColorConversionCodes.HSV2BGR);

Cv2.ImShow("NEW", dst);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

效果如下：

如果让H通道和V通道的值保持不变，只把S通道的值调整为255，代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");
Cv2.ImShow("SRC", mat);

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2HSV);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

// 将S通道的值全部调整为255
mv[1] = new Mat(mv[1].Size(), mv[1].Type(), new Scalar(255));

Mat dst = new Mat();
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2] }, dst);

Cv2.CvtColor(dst, dst, ColorConversionCodes.HSV2BGR);

Cv2.ImShow("NEW", dst);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

效果如下：

4、alpha通道

BGR色彩空间包含3个通道，即B通道、G通道、R通道，OpenCV在这个3个通道的基础上，又增加了一个A通道，即alpha通道，用于设置图像的透明度。这样，一个由B通道、G通道、R通道和A通道这4个通道构成的色彩空间就诞生了，即BGRA通道。在BGRA色彩空间中，alpha通道在区间[0,255]内取值；其中0表示透明，255表示不透明。

4.1、实例5-调整A通道的值

编写一个程序，首先将测试图片从BGR色彩空间转换到BGRA色彩空间；然后拆分得到BGRA图像中的通道；接着把BGRA图像的透明度调整为172；再接着合并拆分后的通道图像，再接着BGRA图像的透明度调整为0后，合并拆分后的通道图像；最后分别显示RGBA图像、透明度为172的RGBA图像和透明度为0的RGBA图像，代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2BGRA);
Cv2.ImShow("BGRA", mat);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

Mat dst_bgra_172 = new Mat();
// 将透明度调整为172（半透明）
mv[3] = new Mat(mv[3].Size(), mv[3].Type(), new Scalar(172));
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2], mv[3] }, dst_bgra_172);

Mat dst_bgra_0 = new Mat();
// 将透明度调整为0（透明）
mv[3] = new Mat(mv[3].Size(), mv[3].Type(), new Scalar(0));
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2], mv[3] }, dst_bgra_0);

Cv2.ImShow("BGRA A=172", dst_bgra_172);
Cv2.ImShow("BGRA A=0", dst_bgra_0);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

效果如下：

虽然在代码中调整了BGRA图像中A通道的值，但是显示图像的效果是一样的。为了显示这3幅图的不同效果，需要用方法将这3幅图像保存到磁盘上，代码如下：

Mat mat = Cv2.ImRead("test.jpg");

Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2BGRA);

Mat[] mv;
Cv2.Split(mat, out mv);

Mat dst_bgra_172 = new Mat();
// 将透明度调整为172（半透明）
mv[3] = new Mat(mv[3].Size(), mv[3].Type(), new Scalar(172));
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2], mv[3] }, dst_bgra_172);

Mat dst_bgra_0 = new Mat();
// 将透明度调整为0（透明）
mv[3] = new Mat(mv[3].Size(), mv[3].Type(), new Scalar(0));
Cv2.Merge(new Mat[] { mv[0], mv[1], mv[2], mv[3] }, dst_bgra_0);

Cv2.ImWrite("brga.png", mat);
Cv2.ImWrite("brga_0.png", dst_bgra_0);
Cv2.ImWrite("brga_172.png", dst_bgra_172);

Cv2.WaitKey();
Cv2.DestroyAllWindows();

效果如下：

说明：PNG图像是一种典型的4通道（即B通道、G通道、R通道和A通道）图像，因此被保存的3幅图像的格式为.png

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