引入

問題引入，考慮以下幾個(gè)問題：

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

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

加法

假設(shè)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(gè)像素均與p相同。

# 導(dǎo)入庫(kù)

執(zhí)行腳本

python arithmetic.py

沒錯(cuò)，是一幅灰度圖像。

我們可以繼續(xù)嘗試，加入如下代碼。

# 構(gòu)造一幅(50, 256, 3) 灰度條

執(zhí)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(gè)通道值（強(qiáng)度）相同時(shí)，合成的是灰度圖像。

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

# 構(gòu)造圖像，shape為(100, 100, 3) ，每個(gè)像素值均為(100, 100, 100)

執(zhí)行腳本。

python

Gray1在Gray的基礎(chǔ)上強(qiáng)度增強(qiáng)了，這是可以理解的，因?yàn)?#xff0c;每個(gè)像素的強(qiáng)度都增加了(100,100,100)。

那么，為什么Gray2怎么會(huì)比其它兩幅都要暗（強(qiáng)度低）呢？

這是因?yàn)?#xff1a;

A2. numpy在做加法運(yùn)算時(shí)，會(huì)根據(jù)dtype對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“取?！边\(yùn)算。也就是說會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的翻轉(zhuǎn)現(xiàn)象。

而OpenCV在做加法時(shí)，會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)類型的范圍進(jìn)行限制。比如這里的圖像通道數(shù)據(jù)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(huì)像numpy產(chǎn)生200+100＝44的現(xiàn)象。

減法

numpy同加法。OpenCV限制通道值下限為0.

例子

# 導(dǎo)入庫(kù)

執(zhí)行腳本

參考

【矩陣加減法】

總結(jié)

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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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