opencv学习之------分离颜色通道用到的split函数和合并用到的merge()函数

（一）split函数

将一个多通道数组分离成几个单通道数组用到的是进行通道分离的split函数。

split函数的C++版本有两个原型，他们分别是：

1.	C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
2.	C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);

两种定义的用法相同：

第一个参数，InputArray类型的m或者const Mat&类型的src，填我们需要进行分离的多通道数组。
第二个参数，OutputArrayOfArrays类型的mv，填函数的输出数组或者输出的vector容器。

示例如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat image = imread("8.jpg");
	if (image.data == 0)
	{
		cout << "读取错误" << endl;
	}
	imshow("原图", image);

	//使用Mat容器，用【】访问
	//vector<Mat> channels;
	//split(image, channels);
	//imshow("B", channels[0]);
	//imshow("G", channels[1]);
	//imshow("R", channels[2]);

	//使用Mat容器，用at访问
	vector<Mat> channels;
	split(image, channels);
	imshow("B", channels.at(0));
	imshow("G", channels.at(1));
	imshow("R", channels.at(2));

	//使用Mat数组，只能用【】访问  
	//Mat aChannel[3];
	//split(image, aChannel);
	//imshow("B", aChannel[0]);
	//imshow("G", aChannel[1]);
	//imshow("R", aChannel[2]);

	waitKey();
	return 0;
}

运行结果:

（二）merge()函数

merge()函数的功能是split()函数的逆向操作，将多个数组组合合并成一个多通道的数组。

它通过组合一些给定的单通道数组，将这些孤立的单通道数组合并成一个多通道的数组，从而创建出一个由多个单通道阵列组成的多通道阵列。它有两个基于C++的函数原型：

1.C++: void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)
2.C++: void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)

第一个参数，mv，填需要被合并的输入矩阵或vector容器的阵列，这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度。
第二个参数，count，填要合并矩阵的个数，通常情况下图像大都是单通道的灰度图或三通道的真彩图，因此要想合并后的输出dst能直接用imshow()显示的话，最好填1或3，填2也能进行数据的合并，但输出时会报错
第三个参数，dst，即通道合并后的输出矩阵，和mv[0]拥有一样的尺寸和深度，并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。

merge函数的功能是将一些数组合并成一个多通道的数组。关于组合的细节，输出矩阵中的每个元素都将是输出数组的串接，其中，第i个输入数组的元素被视为mv[i]。 c一般用其中的Mat::at（）方法对某个通道进行存取,也就是这样用channels.at(0)。

程序示例如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat image = imread("8.jpg");
	if (image.data == 0)
	{
		cout << "读取错误" << endl;
	}
	imshow("原图", image);

	//通道分离
	Mat aChannel[3];
	split(image, aChannel);
	Mat BlueChannel = aChannel[0];
	Mat GreenChannel = aChannel[1];
	Mat RedChannel = aChannel[2];

	//将R通道全部置0
	Mat newAddChannel = aChannel[2].clone();
	newAddChannel.setTo(0);
	Mat newChannels[3] = { BlueChannel, GreenChannel, newAddChannel };

	//通道合并
	Mat mergedImage;
	merge(newChannels, 3, mergedImage);

	imshow("Merged", mergedImage);
	waitKey();
	return 0;
}

根据OpenCV的BGR色彩空间（bule，Green，Red，蓝绿红），其中channels.at(0)就表示引用取出channels中的蓝色分量，channels.at(1)就表示引用取出channels中的绿色色分量，channels.at(2)就表示引用取出channels中的红色分量。

运行结果:

opencv学习之------分离颜色通道用到的split函数和合并用到的merge()函数

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