您提取的只是一个通道,它向您显示每个像素有多少绿色。最终将其可视化为灰度图像,其中较暗的像素表示在这些点处没有太多的“绿色”,而较亮的像素表示在这些点处存在大量的“绿色”。
如果我正确解释了您的意思,则希望将每种颜色的“绿色”形象化。在这种情况下,请将红色和蓝色通道都设置为零,并保持绿色通道完整。
所以:
green_image = rgb_image.copy() # Make a copy
green_image[:,:,0] = 0
green_image[:,:,2] = 0
请注意,我已经复制了原始图像并更改了频道,而不是在需要时修改原始图像。但是,如果您只是想提取绿色通道并将其可视化为如上所述的灰度图像,那么使用green_image
变量的设置进行上面的操作就可以了。
0
我对使用Python进行图像处理的scikit-image(
skimage
)库非常skimage
(几分钟前开始!)。我用imread
读取的图像文件numpy.ndarray
。该数组是3维的,其中第3维的大小为3(即图像的红色,绿色和蓝色分量中的每个分量都为1)。我试图提取绿色通道为:
但是当我将此图像矩阵写入输出文件时:
我得到的图像看起来并不是真的只有绿色!