在OpenCV中，通道是按照B通道-G通道-R通道的顺序存储的。
通过索引的方式，将各个通道从图像内提取出来。
对于OpenCV内的BGR图像img，如下语句分别从中提取了B通道、G通道、R通道。
b=img[:,:,0] #拆分出B通道
g=img[:,:,1] #拆分出G通道
r=img[:,:,2] #拆分出R通道
以一张玫瑰rose图为例，通过代码观察效果：
import cv2
rose=cv2.imread("images/2909.jpg") #原图
cv2.imshow("rose",rose)
b=rose[:,:,0] #拆分出B通道
g=rose[:,:,1] #拆分出G通道
r=rose[:,:,2] #拆分出R通道
cv2.imshow("rose-b",b)
cv2.imshow("rose-g",g)
cv2.imshow("rose-r",r)
rose[:,:,0]=0
cv2.imshow("rose-b-0",rose)
rose[:,:,1]=0
cv2.imshow("rose-b-0-g-0",rose)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
运行效果图：
可以看到R通道的图玫瑰花较亮，这是因为R分量数值大，所以原图玫瑰花才能呈现出红色效果。
声明：博客记录是对李立宗老师写的《OpenCV轻松入门面向Python》这本书学习的记录总结。
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