【1】引言

前序已經(jīng)對BGR圖像和HSV圖像的轉換進行了基本討論，相關文章鏈接為：

python學opencv|讀取圖像（十二）BGR圖像轉HSV圖像-CSDN博客

python學opencv|讀取圖像（十三）BGR圖像和HSV圖像互相轉換深入-CSDN博客

在前序學習進程中，我們也了解BGR彩色圖像 存在三個通道來管理三種基色的組成比例，此外HSV圖像也存在三個參數(shù)來管理圖像亮度飽和度等。相關文章鏈接有：

python學opencv|讀取圖像（六）讀取圖像像素RGB值_opencv讀取灰度圖-CSDN博客

在此基礎上，我們嘗試抓取各個通道的具體數(shù)值。

帶著這個目標，我們開啟本次學習。

【2】官網(wǎng)教程

要想抓取各個通道的具體數(shù)值，需要使用split()函數(shù)，點擊下述鏈接，可以直達官網(wǎng)教程：

OpenCV: Channel split

?未進行實際測試，我們開始編輯代碼。

【3】代碼測試

【3.1】讀取圖像

首先是完成圖片的讀取，可寫入的基礎代碼為：

import cv2 as cv #引入CV模塊
import numpy as np #引入numpy模塊bgr_image=cv.imread('cv-ini-000.png')if bgr_image is not None:cv.imshow('cv-ini-000',bgr_image) #在屏幕上展示圖片cv.imwrite('cv-ini-000-save.png',bgr_image) #保存圖片cv.waitKey() #不會自動關閉圖像cv.destroyAllWindows() #釋放所有窗口
else:print("There is no any photo")

在這里，使用的原始圖像cv-ini.png為：

?圖1 cv-ini.png

【3.2】BGR拆分

然后先進行BGR拆分以讀取數(shù)據(jù)，可以直接新增下述代碼：

b,g,r=cv.split(bgr_image) #bgr拆分
cv.imshow('B',b) #顯示B通道
cv.imshow('G',g) #顯示G通道
cv.imshow('R',r) #顯示R通道cv.imwrite('cv-ini-000-save-b.png',b) #保存B通道圖片
cv.imwrite('cv-ini-000-save-g.png',g) #保存G通道圖片
cv.imwrite('cv-ini-000-save-r.png',r) #保存R通道圖片

運行后，獲得BGR通道的照片為：

圖2 B通道圖像

圖3 G通道圖像

圖4 R通道圖像?

【3.3】HSV拆分

然后先進行HSV拆分，可以直接新增下述代碼。

代碼包括兩大模塊：第一模塊將BGR圖像轉化為HSV圖像，第二模塊才是對HSV圖像進行通道拆分以進行數(shù)據(jù)讀取。

    # BGR轉HSVhsv_image=cv.cvtColor(bgr_image,cv.COLOR_BGR2HSV) #BGR轉HSVcv.imshow('cv-ini-000-hsv',hsv_image) #在屏幕上展示圖片cv.imwrite('cv-ini-000-save-hsv.png',hsv_image) #保存圖片# HSV拆分h,s,v=cv.split(hsv_image) #HSV拆分cv.imshow('H',h) #顯示H通道cv.imshow('S',s) #顯示S通道cv.imshow('V',v) #顯示V通道# 保存cv.imwrite('cv-ini-000-save-h.png',h) #保存H通道圖片cv.imwrite('cv-ini-000-save-s.png',s) #保存S通道圖片cv.imwrite('cv-ini-000-save-v.png',v) #保存V通道圖片

運行代碼后，獲得的HSV格式圖像為：

圖5 HSV格式圖像

獲得的H、S和V通道照片為：

圖6 H通道圖像

圖7 S通道圖像

?圖8 V通道圖像

?【4】總結

掌握了BGR和HSV圖像各通道數(shù)據(jù)抓取函數(shù)cv2.split()的基本使用方法。