有少數(shù)顏色空間可以表示圖像，如RGB，BGR，HSV，CMYK等，但它們都有一些共同點。它們是這些色彩空間用來共同形成圖像的通道。灰度圖像
灰度圖像是單通道圖像，其中每個像素只攜帶有關(guān)光強(qiáng)度的信息。這些圖像完全由灰色陰影組成。
灰度圖像不應(yīng)與僅包含黑白像素的黑白圖像（二值圖像）混淆。在二值圖像中，一個像素要么是黑色，要么是白色。它們之間沒有顏色。但是灰度圖像的像素有很大的灰度范圍。現(xiàn)在讓我們看看打印灰度圖像陣列時得到了什么。為此，我們使用以下代碼：import cv2 as cv
image = cv.imread("D://medium_blogs//architecture.jpg")
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray)
print("")
print(gray.shape)
如你所見，打印的陣列是一個二維陣列，其中每個數(shù)字代表一個像素，數(shù)字的值是該像素中的光強(qiáng)度。由于上述圖像陣列中的每個數(shù)字代表一個像素，因此稱為單通道圖像。計算機(jī)視覺中每個像素的光強(qiáng)度是從0到255測量的，稱為像素值。像素值為0時為黑色，像素值為255時為白色。因為我們使用OpenCV來讀取圖像數(shù)組，所以上面數(shù)組的尺寸是形狀高度x寬度。在這里，圖像沿y軸（高度）有6016個像素，沿x軸（寬度）有4016個像素。RGB圖像
與灰度圖像不同，RGB圖像是三通道的。每個像素由三個通道組成，每個通道代表一種顏色?，F(xiàn)在，讓我們打印一個RGB圖像并觀察結(jié)果。我們使用以下代碼：import cv2 as cv
image = cv.imread("D://medium_blogs//architecture.jpg")
RGB = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)
print(RGB)
print("")
print(RGB.shape)
這次的輸出是一個三維數(shù)組！在此圖像中，每個像素有三個通道。第二維度中的每個數(shù)組表示一個像素。第0個指標(biāo)是紅光強(qiáng)度，第1個指標(biāo)是綠光強(qiáng)度，第2個指標(biāo)是藍(lán)光強(qiáng)度。打印此圖像的形狀時，它將打印一個包含高度、寬度和通道數(shù)的元組。將這三個值相乘，得到圖像數(shù)組中的值總數(shù)。分別顯示每個通道
現(xiàn)在我們知道了什么是通道，讓我們看看每個通道分別是什么樣子。觀察下圖：現(xiàn)在讓我們使用以下代碼拆分上面圖像的通道：import cv2 as cv
import numpy as np
image = cv.imread("D://medium_blogs//colours.jpg")
image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)
(R,G,B) = cv.split(image)
cv.namedWindow("Blue", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.namedWindow("Green", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.namedWindow("Red", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("Blue",B)
cv.imshow("Green", G)
cv.imshow("Red", R)
cv.imwrite("D://medium_blogs//channel_red.jpg", R)
cv.imwrite("D://medium_blogs//channel_green.jpg", G)
cv.imwrite("D://medium_blogs//channel_blue.jpg", B)
if cv.waitKey(0):
cv.destroyAllWindows()
我們使用OpenCV的split函數(shù)來分割通道。代碼的輸出為：我知道現(xiàn)在有幾個問題擾亂了你的思維過程。所以讓我解釋一下。這是因為，當(dāng)我們分割通道時，每個圖像中的像素現(xiàn)在只有一個通道。所以它們是灰色的。把每個圖像和原始圖像比較一下。讓我們拍攝紅色通道的圖像。你可以看到原始圖像中包含紅色的區(qū)域在紅色通道圖像中更亮。這僅僅意味著，對原始圖像的紅色貢獻(xiàn)較大的區(qū)域在紅色通道的灰度圖像中會更亮。貢獻(xiàn)較少或沒有貢獻(xiàn)的區(qū)域是黑暗的。這適用于所有三個通道。那是因為黃色是紅色和綠色的混合物。所以綠色和紅色對黃色的貢獻(xiàn)很大。?------------------------------------------------
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