技術標籤：opencv計算機視覺影象識別深度學習

知乎大佬程式碼連結

領導給安排任務，讓我將提取出的彩色影象中RGB三個通道的圖與紅外影象做對比，上網一搜，知乎大佬的程式碼給的非常詳細，在此感謝大佬，並對程式碼進行丁點優化。

優化程式碼如下

import cv2
import os
import time
import numpy as np

def channel_extract(im,root,rows,cols,channel):

    # 初始化一個大小一樣的影象，元素初始化為0
    created = np.zeros((rows, cols))

    # for in 語句，遍歷陣列，但不能修改陣列
 

    for i in im:
        for j in i:
            pass

    # 給created資料賦值
    for i in range(0, rows):
        for j in range(0, cols):
            created[i, j] = im[i, j, channel]

    # 必須加這一條語句, 否則無法正確顯示影象
    created = created.astype(np.uint8)

    extract_path = os.path.join(root, "{}.jpg"
 
.format(time.time() * 10000))
    cv2.imwrite(extract_path, created)

    return created

def rgb_extract():
    root = "C:/0101/2021_01_06_15"
    root_0 = "C:/0101/2021_01_06_15_0"
    root_1 = "C:/0101/2021_01_06_15_1"
    root_2 = "C:/0101/2021_01_06_15_2"

    for parent, _, fnames in os.
 
walk(root):
        for fname in fnames:
            if fname.endswith("png") or fname.endswith("jpg"):
                fname = os.path.join(parent, fname)

                # 顯示彩色影象
                im = cv2.imread(fname)
                cv2.imshow("RGB",im)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()

                # 顯示灰度影象
                gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                cv2.imshow("gray",gray)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()

                # 獲得影象大小
                rows, cols, _ = im.shape

                # B通道：通道0影象
                created_0 = channel_extract(im,root_0,rows, cols, channel=0)
                cv2.imshow("channel_0", created_0)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()
                # G通道：通道1影象
                created_1 = channel_extract(im,root_1,rows, cols, channel=1)
                cv2.imshow("channel_1", created_1)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()
                # R通道：通道2影象
                created_2 = channel_extract(im,root_2,rows, cols, channel=2)
                cv2.imshow("channel_2", created_2)
                cv2.waitKey(1000)
                cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    rgb_extract()

大佬的程式碼讓我再次感受到影象就是矩陣，其實就是將彩色影象各個通道的畫素矩陣的畫素值進行匯出，複製到一個新的矩陣中，並將這個矩陣顯示以及儲存下來。印象深刻！！！

程式碼進行簡單說明：
root是彩色影象路徑
root_0是0通道影象，即B通道影象儲存路徑
root_1是1通道影象，即G通道影象儲存路徑
root_2是2通道影象，即R通道影象儲存路徑

這裡要明白OpenCV讀取影象後是按照BGR方式排列影象矩陣的

PIL庫讀取影象後是按照RGB方式排列影象矩陣的

這點差別非常重要！