cv2.min的功能

Question

我是计算机视觉和 OpenCV 的新手，所以请注意不成熟的语言。谁能解释一下 cv2.min 的功能是什么？

我有这段代码可以从 OpenCV 书中从 BGR 转换为 RGV（红色、绿色、值）：

   b, g, r = cv2.split(src)
   cv2.min(b, g, b)
   cv2.min(b, r, b)
   cv2.merge((b, g, r), dst)

其中 src 和 dst 是图像的源向量和目标向量。

我的具体问题是：

cv2.min 在两次迭代中对 b 做了什么？由于 r 和 b >g ?

请告诉我这段代码发生了什么。

Answer 1

谁能解释一下 cv2.min 的作用是什么？

看doc：

Python：cv2.min(src1, src2[, dst]) → dst

函数min 计算两个数组的每个元素的最小值，或数组和标量

---

如何将值分配给 b，因为它对 r 和 g 都进行了两次评估？

你可以这样分解：

cv2.min(b, g, b1)  # b1 contains the minimum values between b and g
cv2.min(b1, r, b2) # b2 contains the minimum values between b1 and r
b = b2

---

cv2.min 在两次迭代中对 b 做了什么？

b 的第 i-th 元素将是b(i), g(i), r(i) 中的最小元素：

# Pseudocode
for each row
    for each col
        b(row, col) = min( b(row, col), g(row, col), r(row, col) )

---

但是，这可能是不正确的，因为 HSV 中的 V 值计算为 max(R,G,B)，并且您的通道顺序是倒置的。要获得 RGV 颜色空间，您需要这样做：

b, g, r = cv2.split(src)
cv2.max(b, g, b)
cv2.max(b, r, b) 

# now 'b' contains the 'v = max(r,g,b)'
cv2.merge((r, g, b), dst)