python OpenCV - 将alpha通道添加到RGB图像

什么是在Python中使用opencv将RGB图像转换为RGBA的最佳方式？python OpenCV - 将alpha通道添加到RGB图像

比方说，我有一个数组形状

(185, 198, 3) - it is RGB

，另一个是阿尔法遮掩与形状(185, 198)

如何合并它们并保存到文件？

来源

2015-08-29 Oleg

您可以使用cv2.merge()添加alpha通道给定的RGB图像，但首先你需要的RGB图像分割到R, G and B渠道，按照documentation：

的Python：cv2.merge（MV [，dst]）

mv - 要合并的矩阵的输入数组或向量; mv中的所有矩阵必须具有相同的大小和相同的深度。

这是可以做到：

b_channel, g_channel, r_channel = cv2.split(img) 

alpha_channel = np.ones(b_channel.shape, dtype=b_channel.dtype) * 50 #creating a dummy alpha channel image. 

img_BGRA = cv2.merge((b_channel, g_channel, r_channel, alpha_channel))

来源

2015-08-29 20:02:56 ZdaR

我试图与使用python 2和OpenCV 3.1.0-dev的RGB图像，并且因为'alpha_channel'不具有方法'深度它提出了断言错误（）'。它似乎明确地想要一个矩阵矢量，但'np.ones'生成一个规则的numpy nd-array。 – spanishgum

有人可能想要做'alpha_channel = alpha_channel.astype（np.uint8）'，即确保所有通道具有相同的dtype。 –

编辑您的宝贵建议。 – ZdaR

下面是一个使用Grabcut另一个简单的例子，它可以帮助节省磁盘上的图像VS pyplot什么时候能得到正确的渠道秩序。

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 
import cv2 

img = cv2.imread('image.jpg') 

mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) 
bgdModel = np.zeros((1,65), np.float64) 
fgdModel = np.zeros((1,65), np.float64) 
rect = (50, 50, 450, 290) 

# Grabcut 
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT) 

r_channel, g_channel, b_channel = cv2.split(img) 
a_channel = np.where((mask==2)|(mask==0), 0, 255).astype('uint8') 

img_RGBA = cv2.merge((r_channel, g_channel, b_channel, a_channel)) 
cv2.imwrite("test.png", img_RGBA) 

# Now for plot correct colors : 
img_BGRA = cv2.merge((b_channel, g_channel, r_channel, a_channel)) 

plt.imshow(img_BGRA), plt.colorbar(),plt.show()

来源

2017-09-21 23:29:32

python OpenCV - 将alpha通道添加到RGB图像

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