채널 분리(Split) 및 병합(Merge)
영상이나 이미지를
채널
을 나누고 합치기 위해 사용합니다. 채널을 B(Blue)
, G(Green)
, R(Red)
로 분리하여 채널을 변환할 수 있습니다.
- Tip : OpenCV의 가산혼합의 삼원색 기본 배열순서는
BGR
입니다.
Main Code
import cv2
src = cv2.imread("Image/tomato.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
b, g, r = cv2.split(src)
inversebgr = cv2.merge((r, g, b))
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("g", g)
cv2.imshow("r", r)
cv2.imshow("inverse", inversebgr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Detailed Code
b, g, r = cv2.split(src)
b, g, r = cv2.split(이미지)
를 이용하여 채널을 분리합니다.
채널에 순서의 맞게 각 변수에 대입됩니다.
분리된 채널들은 단일 채널
이므로 흑백의 색상으로만 표현됩니다.
inversebgr = cv2.merge((r, g, b))
cv2.merge((채널1, 채널2, 채널3))
을 이용하여 나눠진 채널을 다시 병합할 수 있습니다.
채널을 변형한 뒤에 다시 합치거나 순서를 변경하여 병합할 수 있습니다.
순서가 변경될 경우, 원본 이미지와 다른 색상으로 표현됩니다.
Additional Information
numpy 형식 채널 분리
b = src[:,:,0]
g = src[:,:,1]
r = src[:,:,2]
이미지[높이, 너비, 채널]
을 이용하여 특정 영역의 특정 채널만 불러올 수 있습니다.
:, :, n
을 입력할 경우, 이미지 높이와 너비
를 그대로 반환하고 n
번째 채널만 반환하여 적용합니다.
빈 이미지
height, width, channel = src.shape
zero = np.zeros((height, width, 1), dtype = np.uint8)
bgz = cv2.merge((b, g, zero))
검은색 빈 공간 이미지가 필요할 때는 np.zeros((높이, 너비, 채널), dtype=정밀도)
을 이용하여 빈 이미지를 생성할 수 있습니다.
Blue, Green, Zero
이미지를 병합할 경우, Red
채널 영역이 모두 흑백
이미지로 변경됩니다.
- Tip :
import numpy as np
가 포함된 상태여야합니다.