Question

我正在进行图像处理，我想知道这段代码是否会将彩色图像分成不同的通道，并给我平均值。因为当我尝试给我一张我正在阅读的图像时，它会给我蓝色，绿色，红色的值以及平均值。当我尝试将其附加到列表中并尝试打印时，该列表仅包含零＆＃39;。

这是我的代码：

b, g, r = cv2.split(re_img1)
ttl = re_img1.size
B = sum(b) / ttl
G = sum(g) / ttl
R = sum(r) / ttl
B_mean1.append(B)
G_mean1.append(G)
R_mean1.append(R)

re_img1是调整大小的图像（即256x256）。图像可以是任何东西。我在2个不同的功能中使用了相同的代码，我也遇到了同样的问题。

欢迎任何建议！提前谢谢！

Answer 1

如果我理解你，你正在尝试计算每个RGB通道的平均值。您的代码中存在两个问题：

ttl 应除以3，如下所示，否则它是X通道的像素数（例如：对于256X256 RGB，即196608）

b，g和r 实际上是 numpy.ndarray 类型，因此您应该使用适当的方法来操作它们，< em> ie ndarray.sum 。将总和设为浮点数，否则您将丢失小数，因为2个整数的商将给你一个int。

import cv2
import numpy as np
re_img1 = cv2.imread('re_img1.png')
b, g, r = cv2.split(re_img1)

ttl = re_img1.size / 3 #divide by 3 to get the number of image PIXELS

"""b, g, and r are actually numpy.ndarray types,
so you need to use the appropriate method to sum
all array elements"""
B = float(np.sum(b)) / ttl #convert to float, as B, G, and R will otherwise be int
G = float(np.sum(g)) / ttl
R = float(np.sum(r)) / ttl
B_mean1 = list()
G_mean1 = list()
R_mean1 = list()
B_mean1.append(B)
G_mean1.append(G)
R_mean1.append(R)

希望这对你有用。干杯！

Answer 2

我认为你需要做的就是改变这个：

ttl = re_img1.size

到此：

ttl = re_img1.size[0] #This only works correctly if the img is a perfect square

因为img.size是一个元组（x，y），你正在尝试一个无效的操作（由元组排除），这就是你获得该结果的原因。

将RGB图像分割为R，G，B通道 - python

2 个答案: