From a61153a7ce807f1999c9a8b5c1f017e5e69a65d2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Mon, 10 Jun 2024 08:51:13 +0000
Subject: [PATCH] update image_channels.py.
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

Signed-off-by: 徐家乐 <14352673+xujialellll@user.noreply.gitee.com>
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 image_channels.py | 25 +++++++++++++------------
 1 file changed, 13 insertions(+), 12 deletions(-)

diff --git a/image_channels.py b/image_channels.py
index 0b27ee8..4fbac83 100644
--- a/image_channels.py
+++ b/image_channels.py
@@ -1,8 +1,8 @@
+
 import numpy as np
 import image_io
 from image_utils import logging
 
-
 def split_image_channels(image):
     '''
     该函数用于分割图像的颜色通道
@@ -12,20 +12,19 @@ def split_image_channels(image):
     try:
         logging.info("开始分割图像颜色通道")
         
-        # TODO: 1. 检测多通道图像 image 是否真多通道的，如果是，显示错误信息并返回
-        # 提示: 使用 raise 抛出异常信息：图像通道数必须大于等于2
-        
-        
-        # TODO: 2. 使用numpy的split函数，沿着通道维度分割图像
+        # 检查图像是否是多通道的，如果不是，抛出异常信息
+        if len(image.shape) != 3 or image.shape[2] < 2:
+            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")
         
+        # 使用numpy的split函数，沿着通道维度分割图像
+        channel_list = image[..., :image.shape[2] // 2]
         
-        # TODO: 3. 把分割后的通道图像添加到一个列表 channel_list 中，注意要去掉多余的维度
-        channel_list = 
+        # 把分割后的通道图像添加到一个列表 channel_list 中，注意要去掉多余的维度
+        channel_list = [channel_list[i * 2:(i + 1) * 2] for i in range(channel_list.shape[2])]
         
         logging.info(f"成功分割图像颜色通道")
         return channel_list
     except Exception as e:
-        # print(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")
         raise ValueError(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")
 
 def merge_image_channels(file_paths):
@@ -37,10 +36,12 @@ def merge_image_channels(file_paths):
     try:
         logging.info("开始合并图像通道")
         
-        # TODO: 想办法加载每个图像文件，然后将它们合并成一个多通道图像 merged_image
-        # 注意: 检查每个图像是否是单通道的，如果不是，raise 一个异常信息: 要合并子图像必须是单通道图像，不能是多通道图像
+        # 加载每个图像文件，然后将它们合并成一个多通道图像 merged_image
+        merged_image = np.concatenate([image_io.load_image(fp) for fp in file_paths], axis=-1)
         
-        merged_image = 
+        # 检查每个图像是否是单通道的，如果不是，抛出异常信息
+        if merged_image.shape[2] > 1:
+            raise ValueError("要合并的子图像必须是单通道图像，不能是多通道图像")
         
         logging.info("成功合并图像通道")
         return merged_image
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