如何用numpy将R,G,B值提取到单独的数组中

Question

假设我有一个具有某个维度的图像(1920, 1080, 3),我想将R,G,B值提取到单独的数组中R , G, B.我试着这样做

for i in range(image.shape[0]):
        for j in range(image.shape[1]):
            B = np.append(B, image[i, j][0])
            G = np.append(G, image[i, j][1])
            R = np.append(R, image[i, j][2])

但正如预期的那样,这是非常缓慢的,我怎样才能在内置函数中使用numpy？

Answer 1

如果你想要它的使用,OpenCV那么你可以使用cv2.split(),记住你的图像的渠道:

b, g, r    = cv2.split(image) # For BGR image
b, g, r, a = cv2.split(image) # for BGRA image

或者,如果您可能喜欢直接numpy格式,那么您可以直接使用[根据@igaurav的评论,这似乎更有效]

b, g, r    = image[:, :, 0], image[:, :, 1], image[:, :, 2] # For RGB image
b, g, r, a = image[:, :, 0], image[:, :, 1], image[:, :, 2], image[:, :, 3] # for BGRA image

您可以使用np.shape[2]检查给定图像中的通道数.

Answer 2

dsplit 它.

import numpy as np

def channelSplit(image):
    return np.dsplit(image,image.shape[-1])

[B,G,R]=channelSplit(image)

这适用于RGB或RGBA图像.