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数字图像处理-通道 - Mohanson
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数字图像的本质
数字图像的本质是一个多维矩阵.
以一张 480x270 的 RGB 色彩空间图像为例, 编写如下代码
import scipy.misc
mat = scipy.misc.imread('/img/jp.jpg')
print(mat.shape)
# (270, 480, 3)
说明这个图像有 270 行, 480 列, 以及在色彩上有 3 个分量.
进一步分解该图片得到 R, G, B 三个通道分量:
import PIL.Image
im = PIL.Image.open('/img/jp.jpg')
r, g, b = im.split()
r.show()
g.show()
b.show()
得到如下三张图片, 每个分量单独拿出来都是一个 [270, 480, 1] 的矩阵
R 通道的灰度图像:
G 通道的灰度图像:
B 通道的灰度图像:
如你所见, 它们并不是彩色的，而是一幅灰度图像
如果我们交换一下分量放置的顺序, 把 B 分量放进红色通道里, 把 G 分量放进绿色通道里, R 分量放进蓝色通道里, 可以得到如下一副图像:
import PIL.Image
im = PIL.Image.open('/img/jp.jpg')
r, g, b = im.split()
im = PIL.Image.merge('RGB', (b, g, r))
im.show()
除了交换通道顺序外, 甚至可以传入自己定义的通道分量
import PIL.Image
im = PIL.Image.open('/img/jp.jpg')
_, g, b = im.split()
# 创建一个新的 r 通道分量, 注意 mode 值为 'L'
r = PIL.Image.new('L', im.size, color=255)
im = PIL.Image.merge('RGB', (r, g, b))
im.show()
啊, 我的眼睛
学习通道的现实意义
作者在办理社保卡的时候, 要求电子证件照为白色背景幕布, 但作者只有蓝色背景幕布的电子照. 作为一个懒人, 既不想去重新拍照又不想下载photoshop, 所以就理所当然的对照片的蓝色通道动起了手脚.
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