[OpenCV with Python] - 08. 컬러 채널 분리하기

코드 및 이미지 : https://github.com/Seokii/Study_OpenCV

GitHub - Seokii/Study_OpenCV: study about OpenCV

 

OpenCV를 활용해서 사진의 컬러 채널을 분리해보도록 하겠습니다.

 

함수 설명

1.1. cv2.split(m[, mv]) -> mv

• m : 입력되는 채널들의 배열
• mv : 분리되어 반환되는 단일채널 배열들의 벡터

 

주피터 노트북으로 구현하기

 

In [1]:

import cv2

In [2]:

rgb_image = cv2.imread("images/rgb.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)

- 필요한 라이브러리와 이미지를 불러옵니다.

 

 

In [3]:

rgb_image.ndim

Out[3]:

3

- 이미지의 행렬이 3차원 행렬인지 검사합니다.

 

 

In [4]:

bgr = cv2.split(rgb_image)

- cv2.split() 함수를 사용해 3개의 단일 행렬로 나누어 리스트에 저장합니다.

 

 

In [5]:

type(bgr), type(bgr[0]), type(bgr[0][0][0]), len(bgr)

Out[5]:

(list, numpy.ndarray, numpy.uint8, 3)

- 순서대로 각각 자료형, 첫번째 원소의 자료형, 단일 채널 한 화소의 자료형, 리스트 원소의 개수를 나타냅니다.

 

 

In [ 6]:

cv2.imshow("rgb_image", rgb_image)
cv2.imshow("blue channel", bgr[0])
cv2.imshow("green channel", bgr[1])
cv2.imshow("red channel", bgr[2])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

- 원본 이미지와 분리한 채널의 이미지를 차례대로 출력합니다.

 - 위 사진은 원본 이미지 입니다.

- 순서대로 각각 blue channel, green channel, red channel의 출력 결과 입니다.

- 결과를 통해 이미지에서 해당하는 채널의 색 부분이 더 밝게 출력됨을 알 수 있습니다.

 

 

 

 

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