关于OpenCV操作的一些问题。
1、如何证明OpenCV读取的通道是BGR通道？
我使用RGB三色的图来证明，图片从OpenCV的里面获取，将其修改为‘00.png’。
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('D://00.png')
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.namedWindow("original_img", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("original_img",img)
cv2.namedWindow("img_b", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_b",b)
cv2.namedWindow("img_g", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_g",g)
cv2.namedWindow("img_r", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_r",r)
cv2.waitKey(0)
步骤：
读入图片
将图片的三个通道分开。
然后用cv2.imshow展示原始图片和三个通道。
结果如下：
从上面的图片可以看出：
img_b展示的蓝色。
img_g展示的绿色。
img_r展示的红色。
C++版代码：
#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv;
int main()
{
Mat src = imread("00.png");
namedWindow("src", CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("src", src);//原图像
Mat rgb[3];
split(src, rgb);
namedWindow("B", CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("B", rgb[0]);//第一个通道存放B分量
namedWindow("G", CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("G", rgb[1]);//第二个通道存放G分量
namedWindow("R", CV_WINDOW_NORMAL);
imshow("R", rgb[2]);//第三个通道存放R分量
waitKey(0);
}
使用plt做图片展示
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('D://00.png')
b,g,r = cv2.split(img)
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(15, 15))
axes[0].imshow(img)
axes[1].imshow(b)
axes[2].imshow(g)
axes[3].imshow(r)
plt.show()
输出图片：
plt展示的原始图片，我们就可以看出BGR通道了。
2、如何证明使用imdecode将解码的图片转为BGR图片。
imdecode方法中有这样一句话，在彩色图像的情况下，解码后的图像将以 B G R 顺序存储通道。我用下面的代码证明这句话。
代码：
with open("D://00.png", "rb") as image:
f = image.read()
# convert to numpy array
image = np.asarray(bytearray(f))
img = cv2.imdecode(image, 1)
b, g, r = cv2.split(img)
cv2.namedWindow("original_img", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("original_img", img)
cv2.namedWindow("img_b", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_b", b)
cv2.namedWindow("img_g", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_g", g)
cv2.namedWindow("img_r", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img_r", r)
cv2.waitKey(0)
输出结果：
