Python - 连接两个图像并添加它们的颜色通道答案

【问题标题】：Python - Concatenating two images and adding up their color channelsPython - 连接两个图像并添加它们的颜色通道
【发布时间】：2018-02-10 03:25:10
【问题描述】：

我有两张500x500 图像，需要将它们合并在一起并将它们的频道相加。

例如，当我使用 Numpy 的 concatenate 函数时，返回的输出变为 500x1000，并且不确定是否添加了颜色通道。

我正在寻找合并两个彩色500x500 图像的输出将是500x500x6。

如何在 Python 中执行该操作？

谢谢。

【问题讨论】：

@Dair 喜欢将 image1 + image2 合并（两个 500x500 图像）。我还希望合并两个图像的 3 色通道。这有意义吗？
是的，我注意到尺寸后才知道。起初我在考虑将 RGB 值加在一起。
“将它们的颜色通道相加”是什么意思？如果两个图像的形状是（500,500,3），合并图像的形状是（500,500,6）。那么结果就不是正常的RGB图像了。
在我看来，如果您将有关合并图像和生成的几何图形的问题建立在具有 3 个通道的 5 像素宽 x 4 像素高的图像上，您可能会做得更好。这将具有双重好处：a）您可以显示 2 个此类图像的示例；b）如果您在输出图像几何中看到 9，您将能够看到它来自 5 和 4，而所有这些都相当困难带有 500x500 像素的正方形图像。

标签： python numpy opencv

【解决方案1】：

如果您想要单独的 RGB 或粘在一起，有几个选项：

np.stack([np.zeros((2,2,3)), np.ones((2,2,3))], axis=2)
Out[157]: 
array([[[[ 0.,  0.,  0.],
         [ 1.,  1.,  1.]],

        [[ 0.,  0.,  0.],
         [ 1.,  1.,  1.]]],


       [[[ 0.,  0.,  0.],
         [ 1.,  1.,  1.]],

        [[ 0.,  0.,  0.],
         [ 1.,  1.,  1.]]]])

np.concatenate([np.zeros((2,2,3)), np.ones((2,2,3))], axis=2)
Out[158]: 
array([[[ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.]]])

为解决上述问题，提取每个原始图像：

two_img =np.stack([np.zeros((2,2,3)), np.ones((2,2,3))], axis=2)

two_img[...,0,:]
Out[160]: 
array([[[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]]])

two_img[...,1,:]
Out[161]: 
array([[[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]],

       [[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]]])

too_img = np.concatenate([np.zeros((2,2,3)), np.ones((2,2,3))], axis=2)

too_img[...,0:3]
Out[163]: 
array([[[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]]])

too_img[...,3:]
Out[164]: 
array([[[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]],

       [[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]]])

【讨论】：

感谢您的友好回复。当我为第一个解决方案（堆栈）执行 np.shape 时，我得到（2、2、2、3）。对于第二个解决方案（连接），我得到 (2, 2, 6)。哪一个是我将“两个” 2x2 图像与通道加在一起的图像？我看到第二个解决方案显示“6”，但我现在有“一个”2x2 图像，而“没有”两个 2x2 图像。请让我知道您的想法。