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python学opencv|读取图像（十七）认识alpha通道

article 2024/12/24 23:30:37

【1】引言

前序学习进程中，我们已经掌握了RGB和HSV图像的通道拆分和合并，获得了很多意想不到的效果，相关链接包括且不限于：

python学opencv|读取图像（十二）BGR图像转HSV图像-CSDN博客

python学opencv|读取图像（十四）BGR图像和HSV图像通道拆分-CSDN博客

python学opencv|读取图像（十五）BGR图像和HSV图像通道合并-CSDN博客

实际上，在RGB图像中，还可以增加一个通道，增加通道的目的是调整图像的透明度，这就是alpha通道的来源。alpha通道的取值范围是[0,255],

今天我们就一起认识一下alpha通道。

【2】代码测试

【2.1】读取图像

首先是读取图像，在pycharm等编辑器中输入下述代码：

import cv2 as cv  # 引入CV模块
import numpy as np  # 引入numpy模块

bgr_image = cv.imread('cv-ini-000.png')

if bgr_image is not None:
    cv.imshow('cv-ini-000', bgr_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.waitKey()  # 不会自动关闭图像
    cv.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口
else:
    print("There is no any photo")

这一步只是把原图读进来，原图cv-ini-000.png为：

图1 cv-ini-000.png

【2.2】BGR转BGRA

之后是将BGR图像转化为BGRA图像，这里的A就是增加了alpha通道后的意思。

在pycharm等编辑器中继续输入下述代码：

    # BGR转BGRA
    bgra_image = cv.cvtColor(bgr_image, cv.COLOR_BGR2BGRA)  # BGR转HSV
    cv.imshow('cv-ini-000-BGRA', bgra_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-BGRA.png', bgra_image)  # 保存图片

代码运行后，获得的BGRA图像cv-ini-000-save-BGRA.png为：

图2 cv-ini-000-save-BGRA.png

【2.3】BGR转BGRA

之后是将BGRA图像进行通道拆分，补充下述代码：

    # BGRA通道拆分
    b,g,r,a=cv.split(bgra_image) #BGRA通道拆分
    cv.imshow('cv-ini-000-BGRA-A', a)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-BGRA-A.png', a)  # 保存图片

运行代码后，获得的a通道图像为：

图3 cv-ini-000-save-BGRA-A.png

【2.4】修改A通达数值，然后合并回BGRA图像

在图3中，可以发现纯A通道的图像啥也看不出来。

所以，之后是将A通道重新赋值，再对BGRA图像进行通道合并，补充下述代码：

    # BGRA通道合并
    a[:,:]=120
    bgra120_image=cv.merge([b,g,r,a]) #BGRA通道合并
    cv.imshow('cv-ini-000-BGRA-A=120', bgra120_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-BGRA-A=120.png', bgra120_image)  # 保存图片

    a[:,:]=30
    bgra30_image=cv.merge([b,g,r,a]) #BGRA通道合并
    cv.imshow('cv-ini-000-BGRA-A=30', bgra30_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-BGRA-A=30.png', bgra30_image)  # 保存图片

    a[:,:]=0
    bgra0_image=cv.merge([b,g,r,a]) #BGRA通道合并
    cv.imshow('cv-ini-000-BGRA-A=0', bgra0_image)  # 在屏幕上展示图片
    cv.imwrite('cv-ini-000-save-BGRA-A=0.png', bgra0_image)  # 保存图片

代码运行后，以此获得的图像为：