تقسيم الصورة إلى ثلاث صور لقنوات RGB وإعادة دمجها باستخدام OpenCV في بايثون

لتقسيم الصورة يمكنك القيام بذلك من خلال الدالة cv2.split:

cv2.split(image)

و دمجها من خلال:

cv2.merge(image)

مثال:

import cv2 as cv
import numpy as np
from google.colab.patches import cv2_imshow
# قراءة الصورة الملونة
img = cv2.imread("/content/test5 openeye.jpg") # BGR تقوم بقراءة الصورة بصيغة Opencv
# تقسيم الصورة
b, g, r = cv2.split(img)
# هنا يمكنك تنفيذ ماتشاء من عمليات
# دمجها مرة أخرى
image_merge = cv2.merge([b, g, r])

تستطيع فصل كل قناة من قنوات الصورة الثلاث بمفردها باستخدام الدالة cv2.split كالتالي:

# تحميل الصورة
image = cv2.imread("image")
#فصل قنوات الصورة، لاحظ هنا ترتيب القنوات مناسب لما تقوم المكتبة بقراءته وهو BGR
(B, G, R) = cv2.split(image)
# اظهار كل قناة بمفردها
cv2.imshow("Red", R)
cv2.imshow("Green", G)
cv2.imshow("Blue", B)
cv2.waitKey(0)

وتبدو هكذا عند اظهارها:

ويمكنك كذلك تمثيل كل لون ومساهته في الخلفية هكذا:

# تمثيل الالوان
zeros = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")
cv2.imshow("Red", cv2.merge([zeros, zeros, R]))
cv2.imshow("Green", cv2.merge([zeros, G, zeros]))
cv2.imshow("Blue", cv2.merge([B, zeros, zeros]))
cv2.waitKey(0)

وهنا تظهر هكذا:

ثم تستطيع اعادة دمجها مرةأخرى بأي ترتيب تريد باستخدام ال\الة cv2.merge هكذا:

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

وتظهر حينها ملونة هكذا: