2.5.1　通道拆分

在OpenCV中，既可以通过索引的方式拆分通道，也可以通过函数的方式拆分通道。

1.通过索引拆分

通过索引的方式，可以直接将各个通道从图像内提取出来。例如，针对OpenCV内的BGR图像img，如下语句分别从中提取了B通道、G通道、R通道。

【例2.16】编写程序，演示图像通道拆分及通道值改变对彩色图像的影响。

根据题目要求，编写代码如下：

本例实现了通道拆分和通道值改变：

●　语句b=lena［：，：，0］获取了图像img的B通道。

●　语句g=lena［：，：，1］获取了图像img的G通道。

●　语句r=lena［：，：，2］获取了图像img的R通道。

●　语句lena［：，：，0］=0将图像img的B通道值设置为0。

●　语句lena［：，：，1］=0将图像img的G通道值设置为0。

运行上述程序，得到如图2-21所示的结果，其中：

●　图2-21（a）是原始图像lena。

●　图2-21（b）是原始图像lena的B通道图像b。

●　图2-21（c）是原始图像lena的G通道图像g。

●　图2-21（d）是原始图像lena的R通道图像r。

●　图2-21（e）是将图像lena中B通道值置为0后得到的图像。

●　图2-21（f）是将图像lena中B通道值、G通道值均置为0后得到的图像。

由于本书为黑白印刷，所以为了更好地观察运行效果，请大家亲自上机验证程序。

2.通过函数拆分

函数cv2.split（）能够拆分图像的通道。例如，可以使用如下语句拆分彩色BGR图像img，得到B通道图像b、G通道图像g和R通道图像r。

上述语句与如下语句是等价的：

【例2.17】编写程序，使用函数cv2.split（）拆分图像通道。

根据题目要求，编写代码如下：

运行上述程序，得到如图2-22所示的三个通道图像，其中：

●　图2-22（a）是B通道图像b。

●　图2-22（b）是G通道图像g。

●　图2-22（c）是R通道图像r。