图像BGR三通道分离 split 与 合并 merge 会在图像预处理和图像增强中使用。

具体代码如下：

#-*-coding:utf-8-*-
# date:2021-03-21
# Author: DataBall - XIAN
'''1、将彩色图片 BGR 三通道分离（注意观察 B、G、R 单通道图像素的明暗）2、将3个单通道图像进行合并
'''import cv2 # 加载OpenCV库
import numpy as npif __name__ == "__main__":path = '.text.jpg'img = cv2.imread(path)cv2.namedWindow('image',0)cv2.imshow('image',img) # 显示图片#图片3通道分离(B,G,R) = cv2.split(img)#cv2.namedWindow('B', 0)cv2.imshow('B', B)cv2.namedWindow('G', 0)cv2.imshow('G', G)cv2.namedWindow('R', 0)cv2.imshow('R', R)# 图片合并img_merge = cv2.merge([B,G,R])cv2.namedWindow('merge', 0)cv2.imshow('merge', img_merge)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

脚本执行具体显示图像如下：

​​

助力快速掌握数据集的信息和使用方式。

数据可以如此美好！