基于OpenCV的拆分和合并图像通道实验案例分享_基于RK3568教学实验箱

一、实验目的

本节视频的目的是了解图像通道的概念,学习OpenCV的基本操作,并掌握通过OpenCV实现拆分和合并图像通道的方法。

二、实验原理

拆分与合并图像

在图像处理中,一个彩色图像通常由多个颜色通道组成。对于RGB(红绿蓝)图像,最常见的通道组合是红色、绿色和蓝色。每个通道都表示图像中的一种颜色信息,并且是一个灰度图像,其值通常在0(黑色)到255(白色)之间变化。

拆分图像通道

将彩色图像的每个颜色通道分离出来的过程。每个灰度图像对应原始图像的一个颜色通道。通过查看拆分后的通道图像,可以更清楚地看到每个颜色通道在图像中的作用。

合并图像通道

将单独的颜色通道组合成一个彩色图像的过程。

在OpenCV中,可以通过cv2.split()函数实现拆分图像通道。这个函数接受一个彩色图像作为输入,并返回一个包含三个(对于RGB图像)或四个(对于RGBA图像,包含透明度通道)灰度图像的元组。每个灰度图像对应原始图像的一个颜色通道。通过查看拆分后的通道图像,可以更清楚地看到每个颜色通道在图像中的作用。

合并图像通道可以通过cv2.merge()函数实现。这个函数接受一个包含灰度图像的元组作为输入(元组中的图像数量应与目标彩色图像的通道数相同),并返回一个彩色图像。

示例代码中,首先读取一个图像文件,然后使用cv2.split()拆分颜色通道,并使用cv2.imshow()函数显示每个通道的图像。接着,它使用cv2.merge()合并这些通道,并显示合并后的图像。最后,它等待用户按键后关闭所有窗口。

三、操作现象

实验设备

本实验中使用的软件为VMware17+Ubuntu18.04.4 和串口调试工具Xshell。

本实验中使用的是TL3568-PlusTEB实验箱,所需的配件为Micro SD卡、Type-C线、电源和网线。

硬件连接

(1)将Ubuntu系统启动卡插至Micro SD卡槽。

(2)使用Type-C线连接USB TO UART2调试串口到PC机。

(3)将实验箱ETH0 RGMII网口(COM21)通过网线连接至路由器。

(4)连接实验箱电源,先不要上电。

软件操作

(1)先在设备管理器查看串口的端口号;

(2)再设置串口调试工具,波特率设置为1500000,点击连接,在Xshell调试终端会显示连接成功。

(3)连接成功后,拨动实验箱的电源开关,将实验箱上电。

(4)系统启动成功后,输入账户密码登录即可(账密均为:tronlong)

(5)登录成功后,查询实验箱的网口地址。

拷贝文件

我们先打开Ubuntu,将Demo文件夹拷贝到RK3568目录下。

"Ctrl+Alt+T"打开控制台,执行命令将文件拷贝至实验箱文件系统(根据实验箱实际IP地址修改命令)。

运行程序

在串口调试窗口执行命令,启动开发环境

在网页输入地址,即可打开登录界面 (根据实际IP地址修改网页地址)。

输入密码:tronlong,登录。

在程序目录,双击打开程序,点击重新运行程序。

等待右上角的进度饼图变白,程序运行完成。

在程序最下方,会显示运行结果。依次是图像合并的结果图、拆分的B通道图像、G通道图像和R通道图像。

相关推荐
on_pluto_1 小时前
【基础复习1】ROC 与 AUC:逻辑回归二分类例子
人工智能·机器学习·职场和发展·学习方法·1024程序员节
渲吧云渲染5 小时前
SaaS模式重构工业软件竞争规则,助力中小企业快速实现数字化转型
大数据·人工智能·sass
算家云5 小时前
DeepSeek-OCR本地部署教程:DeepSeek突破性开创上下文光学压缩,10倍效率重构文本处理范式
人工智能·计算机视觉·算家云·模型部署教程·镜像社区·deepseek-ocr
AgeClub5 小时前
1.2亿老人需助听器:本土品牌如何以AI破局,重构巨头垄断市场?
人工智能
PPIO派欧云6 小时前
PPIO上线Qwen-VL-8B/30B、GLM-4.5-Air等多款中小尺寸模型
人工智能
chenchihwen7 小时前
AI代码开发宝库系列:FAISS向量数据库
数据库·人工智能·python·faiss·1024程序员节
张登杰踩8 小时前
工业产品表面缺陷检测方法综述:从传统视觉到深度学习
人工智能·深度学习
sponge'8 小时前
opencv学习笔记6:SVM分类器
人工智能·机器学习·支持向量机·1024程序员节
I'm a winner8 小时前
基于YOLO算法的医疗应用专题:第一章 计算机视觉与深度学习概述
算法·yolo·计算机视觉