عرض قنوات ألوان الصورة (الأحمر والأزرق والأخضر) بشكل منفصل في OpenCV في بايثون

يمكنك القيام بذلك من خلال أخذ نسخة عن الصورة (copy) لكي لاتتأثر الصورة الأصلية، ثم تعيين القيمة 0 للقنوات التي لاتريدها، مثلاً لاستخلاص اللون الأحمر سنقوم بأخذ نسخة من الصورة، ثم تصفير القناتين الزرقاء والخضراء:

import cv2
image = cv2.imread("/content/test.jpg") # قراءة الصورة
# BGR تقرأ الصورة بالصيغة opencv
red = image.copy() # أخذ نسخة
red[:, :, 0] = 0 # تصفير قناة الأزرق 
red[:, :, 1] = 0 # تصفير الأخضر
# عرض الصورة
from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(red)

والنتيجة:

نفس الأمر بالنسبة للأزرق والأخضر:

import cv2
image = cv2.imread("/content/test.jpg") # قراءة الصورة
# BGR تقرأ الصورة بالصيغة opencv
blue = image.copy() # أخذ نسخة
blue[:, :, 2] = 0 # تصفير قناة الأحمر 
blue[:, :, 1] = 0 # تصفير الأخضر
# عرض الصورة
from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(blue)

الأخضر:

import cv2
image = cv2.imread("/content/test.jpg") # قراءة الصورة
# BGR تقرأ الصورة بالصيغة opencv
green = image.copy() # أخذ نسخة
green[:, :, 2] = 0 # تصفير قناة الأحمر 
green[:, :, 0] = 0 # تصفير الأزرق
# عرض الصورة
from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(green)

يمكنك فصل طبقات الألوان باستخدام split من opencv، حيث نقوم بفصل الأزرق والأحمر والأخضر عن الصورة الأصلية وعرضهم كالتالي:

image = cv2.imread(args["image"])
(B, G, R) = cv2.split(image)
# اظهار كل طبقة لون بشكل منفصل
cv2.imshow("Red", R)
cv2.imshow("Green", G)
cv2.imshow("Blue", B)
cv2.waitKey(0)

وتظهر هكذا:

كذلك تستطيع اعادة تجميعهم مرة أخرى بسهولة كالتالي:

merged = cv2.merge([B, G, R])
cv2.imshow("Merged", merged)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

وتظهر الصورة بعد التجميع هكذا: