引入

問題引入，考慮以下幾個問題：

Q1. 一個3通道像素p的BGR分量（8bit表示）值均相同，那么這個像素是什么顏色的？

Q2. 該像素p加上自己，即，像素p的各個通道值翻倍，那么這個像素的顏色會變成什么樣？

加法

假設p的BGR值均為100，即p(100, 100, 100)。那么，我們生成一幅100*100大小的3通道圖像，其中每個像素均與p相同。

# 導入庫

執行腳本

python arithmetic.py

沒錯，是一幅灰度圖像。

我們可以繼續嘗試，加入如下代碼。

# 構造一幅(50, 256, 3) 灰度條

執行腳本。

python

這和我們的單通道灰度圖像是一致的。

也就是說，

A1. 三通道圖像的每個通道值（強度）相同時，合成的是灰度圖像。

那么，如果將上面的圖像gray的每個像素值加上(100, 100, 100)會怎樣呢?

# 構造圖像，shape為(100, 100, 3) ，每個像素值均為(100, 100, 100)

執行腳本。

python

Gray1在Gray的基礎上強度增強了，這是可以理解的，因為，每個像素的強度都增加了(100,100,100)。

那么，為什么Gray2怎么會比其它兩幅都要暗（強度低）呢？

這是因為：

A2. numpy在做加法運算時，會根據dtype對數據進行“取模”運算。也就是說會產生數據的翻轉現象。

而OpenCV在做加法時，會根據數據類型的范圍進行限制。比如這里的圖像通道數據類型是uint8類型的。那么OpenCV限制通道值最大為255，最小為0.而不會像numpy產生200+100＝44的現象。

減法

numpy同加法。OpenCV限制通道值下限為0.

例子

# 導入庫

執行腳本

參考

【矩陣加減法】

總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv 把3通道图像转成单通道_小强学Python+OpenCV之－1.4.3图像(矩阵)加减运算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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