Python 如何使用OpenCV交换图像中的蓝色和红色通道

我在交换图像的通道（特别是红色和蓝色通道）时遇到了一点问题。我正在使用Opencv 3.0.0和Python 2.7.12。下面是我交换通道的代码

导入cv2
img=cv2.imread（“input/car1.jpg”）
#显而易见的方法
Cimg=cv2.CVT颜色（img，cv2.COLOR_BGR2RGB）
#人工进近
红色=img[：，：，2]
蓝色=img[：，：，0]
img[：，：，0]=红色
img[：，：，2]=蓝色
cv2.imshow（“框架”，Cimg）
cv2.imshow（“框架2”，img）
cv2.等待键（0）
cv2.destroyAllWindows（）

我无法理解为什么同一个图像经过相同（可能）的操作会产生两种不同的输出。有人能告诉我们出了什么问题吗

原始图像

手动操作

彩色BGR2RGB

---

红色

和

蓝色

只是您图像的视图。当您执行

img[：，：，0]=red

时，这会改变

img

但也会改变

blue

，它只是一个视图（基本上只是对子数组的引用

img[：，：，0]

），而不是副本，因此您会丢失原始的蓝色通道值。基本上，你假设的是临时副本，其实不然。添加

.copy（）

，它就会工作

img = np.arange(27).reshape((3,3,3))

red = img[:,:,2].copy()
blue = img[:,:,0].copy()

img[:,:,0] = red
img[:,:,2] = blue

print("with copy:\n", img)

img = np.arange(27).reshape((3,3,3))

red = img[:,:,2]
blue = img[:,:,0]

img[:,:,0] = red
img[:,:,2] = blue

print("without copy:\n",img)

结果:

[[[ 2  1  0]
  [ 5  4  3]
  [ 8  7  6]]

 [[11 10  9]
  [14 13 12]
  [17 16 15]]

 [[20 19 18]
  [23 22 21]
  [26 25 24]]]


[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]]

 [[ 9 10 11]
  [12 13 14]
  [15 16 17]]

 [[18 19 20]
  [21 22 23]
  [24 25 26]]]


[[[ 2  1  0]
  [ 5  4  3]
  [ 8  7  6]]

 [[11 10  9]
  [14 13 12]
  [17 16 15]]

 [[20 19 18]
  [23 22 21]
  [26 25 24]]]

随附副本：

 [[[ 2  1  0]
  [ 5  4  3]
  [ 8  7  6]]

 [[11 10  9]
  [14 13 12]
  [17 16 15]]

 [[20 19 18]
  [23 22 21]
  [26 25 24]]]

无副本：

 [[[ 2  1  2]
  [ 5  4  5]
  [ 8  7  8]]

 [[11 10 11]
  [14 13 14]
  [17 16 17]]

 [[20 19 20]
  [23 22 23]
  [26 25 26]]]

注意：您实际上只需要1个通道的1个临时副本。 或者您也可以简单地执行

img[：，：，：：：-1]

这将再次创建视图，但对于交换的频道，

img

将保持不变，除非您重新指定它：

img = np.arange(27).reshape((3,3,3))

print(img[:,:,::-1])
print(img)
img = img[:,:,::-1]
print(img)

结果:

[[[ 2  1  0]
  [ 5  4  3]
  [ 8  7  6]]

 [[11 10  9]
  [14 13 12]
  [17 16 15]]

 [[20 19 18]
  [23 22 21]
  [26 25 24]]]


[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]
  [ 6  7  8]]

 [[ 9 10 11]
  [12 13 14]
  [15 16 17]]

 [[18 19 20]
  [21 22 23]
  [24 25 26]]]


[[[ 2  1  0]
  [ 5  4  3]
  [ 8  7  6]]

 [[11 10  9]
  [14 13 12]
  [17 16 15]]

 [[20 19 18]
  [23 22 21]
  [26 25 24]]]