标签：12 合并 cv2 imgMerge merge imgStack 图像
12. 图像通道的合并（cv2.merge）
函数 cv2.merge() 将 B、G、R 单通道合并为 3 通道 BGR 彩色图像。
函数说明：
cv2.merge(mv[, dst]) -> retval # BGR 通道合并
参数说明：
- mv：要合并的单通道
- dst：通道合并的图像，nparray 多维数组
注意事项：
- 进行合并的 B、G、R 单通道图像分量，数据形状必须为 (width, height)，而不是形状为 (width, height, channels=3) 的蓝色/绿色/红色图像。
- 单通道图像分量的图像大小 (width, height) 必须相同才能进行合并。
- 颜色通道要按照 B、G、R 通道次序合并，才能得到 BGR 格式的合并结果。
- cv2.merge() 操作复杂耗时，推荐使用 NumPy 数组合并函数 np.stack() 生成合成图像。
基本例程：
# 1.21 图像通道的合并
img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1) # flags=1 读取彩色图像(BGR)
bImg, gImg, rImg = cv2.split(img1) # 拆分为 BGR 独立通道
# cv2.merge 实现图像通道的合并
imgMerge = cv2.merge([bImg, gImg, rImg])
cv2.imshow("cv2Merge", imgMerge)
# Numpy 拼接实现图像通道的合并
imgStack = np.stack((bImg, gImg, rImg), axis=2)
cv2.imshow("npStack", imgStack)
print(imgMerge.shape, imgStack.shape)
print("imgMerge is imgStack?", np.array_equal(imgMerge, imgStack))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有窗口
本例程的运行结果如下。imgMerge 与 imgStack 不仅形状相同，而且每个位置的元素相等，表明 cv2.merge() 与 np.stack() 方法合并图像通道的结果是相同的。
(512, 512, 3) (512, 512, 3)
imgMerge is imgStack? True
标签：12,合并,cv2,imgMerge,merge,imgStack,图像 来源： https://blog.csdn.net/youcans/article/details/121174740
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