opencv中通道合并和通道分离CV：：merge CV：：mean

在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv2和opencv3中实现图像通道的合并与分离的函数分别是cv::split()和cv::merge()。

1、多通道图像的分离

cv::split()的具体调用方法如下：

[cpp] view plain copy

print ?

1. void cv::split(  
2.     const cv::Mat& mtx, //输入图像  
3.     vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列（n个单通道序列）  
4. );  

void cv::split(
    const cv::Mat& mtx, //输入图像
    vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列（n个单通道序列）
);

2、图像多个通道的合并

cv::merge()的具体调用方法如下：

[cpp] view plain copy

print ?

1. void merge(  
2.     const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)  
3.     cv::OutputArray dst // 输出图像，包含mv  
4. );  

void merge(
    const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)
    cv::OutputArray dst // 输出图像，包含mv
);

代码示例如下：

[cpp] view plain copy

print ?

1. #include <opencv2/opencv.hpp>  
2.   
3. int main()  
4. {  
5.     cv::Mat src = imread(”lenna.jpg”, cv::IMREAD_COLOR);  
6.     cv::imshow(”src”, src);  
7.   
8.     // Split the image into different channels  
9.     std::vector<cv::Mat> rgbChannels(3);  
10.     split(src, rgbChannels);  
11.   
12.     // Show individual channels  
13.     cv::Mat blank_ch, fin_img;  
14.     blank_ch = cv::Mat::zeros(cv::Size(src.cols, src.rows), CV_8UC1);  
15.   
16.     // Showing Red Channel  
17.     // G and B channels are kept as zero matrix for visual perception  
18.     std::vector<cv::Mat> channels_r;  
19.     channels_r.push_back(blank_ch);  
20.     channels_r.push_back(blank_ch);  
21.     channels_r.push_back(rgbChannels[2]);  
22.   
23.     /// Merge the three channels  
24.     cv::merge(channels_r, fin_img);  
25.     cv::imshow(”R”, fin_img);  
26.       
27.   
28.     // Showing Green Channel  
29.     std::vector<cv::Mat> channels_g;  
30.     channels_g.push_back(blank_ch);  
31.     channels_g.push_back(rgbChannels[1]);  
32.     channels_g.push_back(blank_ch);  
33.     cv::merge(channels_g, fin_img);  
34.     cv::imshow(”G”, fin_img);  
35.       
36.   
37.     // Showing Blue Channel  
38.     std::vector<cv::Mat> channels_b;  
39.     channels_b.push_back(rgbChannels[0]);  
40.     channels_b.push_back(blank_ch);  
41.     channels_b.push_back(blank_ch);  
42.     cv::merge(channels_b, fin_img);  
43.     cv::imshow(”B”, fin_img);  
44.       
45.     cv::waitKey(0);  
46.     return 0;  
47. }  

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat src = imread("lenna.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::imshow("src", src);

    // Split the image into different channels
    std::vector<cv::Mat> rgbChannels(3);
    split(src, rgbChannels);

    // Show individual channels
    cv::Mat blank_ch, fin_img;
    blank_ch = cv::Mat::zeros(cv::Size(src.cols, src.rows), CV_8UC1);

    // Showing Red Channel
    // G and B channels are kept as zero matrix for visual perception
    std::vector<cv::Mat> channels_r;
    channels_r.push_back(blank_ch);
    channels_r.push_back(blank_ch);
    channels_r.push_back(rgbChannels[2]);

    /// Merge the three channels
    cv::merge(channels_r, fin_img);
    cv::imshow("R", fin_img);


    // Showing Green Channel
    std::vector<cv::Mat> channels_g;
    channels_g.push_back(blank_ch);
    channels_g.push_back(rgbChannels[1]);
    channels_g.push_back(blank_ch);
    cv::merge(channels_g, fin_img);
    cv::imshow("G", fin_img);


    // Showing Blue Channel
    std::vector<cv::Mat> channels_b;
    channels_b.push_back(rgbChannels[0]);
    channels_b.push_back(blank_ch);
    channels_b.push_back(blank_ch);
    cv::merge(channels_b, fin_img);
    cv::imshow("B", fin_img);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

显示结果：

2017.04.27

                </div>

在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv2和opencv3中实现图像通道的合并与分离的函数分别是cv::split()和cv::merge()。

1、多通道图像的分离

cv::split()的具体调用方法如下：

[cpp] view plain copy

print ?

1. void cv::split(  
2.     const cv::Mat& mtx, //输入图像  
3.     vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列（n个单通道序列）  
4. );  

void cv::split(
    const cv::Mat& mtx, //输入图像
    vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列（n个单通道序列）
);

2、图像多个通道的合并

cv::merge()的具体调用方法如下：

[cpp] view plain copy

print ?

1. void merge(  
2.     const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)  
3.     cv::OutputArray dst // 输出图像，包含mv  
4. );  

void merge(
    const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)
    cv::OutputArray dst // 输出图像，包含mv
);

代码示例如下：

[cpp] view plain copy

print ?

1. #include <opencv2/opencv.hpp>  
2.   
3. int main()  
4. {  
5.     cv::Mat src = imread(”lenna.jpg”, cv::IMREAD_COLOR);  
6.     cv::imshow(”src”, src);  
7.   
8.     // Split the image into different channels  
9.     std::vector<cv::Mat> rgbChannels(3);  
10.     split(src, rgbChannels);  
11.   
12.     // Show individual channels  
13.     cv::Mat blank_ch, fin_img;  
14.     blank_ch = cv::Mat::zeros(cv::Size(src.cols, src.rows), CV_8UC1);  
15.   
16.     // Showing Red Channel  
17.     // G and B channels are kept as zero matrix for visual perception  
18.     std::vector<cv::Mat> channels_r;  
19.     channels_r.push_back(blank_ch);  
20.     channels_r.push_back(blank_ch);  
21.     channels_r.push_back(rgbChannels[2]);  
22.   
23.     /// Merge the three channels  
24.     cv::merge(channels_r, fin_img);  
25.     cv::imshow(”R”, fin_img);  
26.       
27.   
28.     // Showing Green Channel  
29.     std::vector<cv::Mat> channels_g;  
30.     channels_g.push_back(blank_ch);  
31.     channels_g.push_back(rgbChannels[1]);  
32.     channels_g.push_back(blank_ch);  
33.     cv::merge(channels_g, fin_img);  
34.     cv::imshow(”G”, fin_img);  
35.       
36.   
37.     // Showing Blue Channel  
38.     std::vector<cv::Mat> channels_b;  
39.     channels_b.push_back(rgbChannels[0]);  
40.     channels_b.push_back(blank_ch);  
41.     channels_b.push_back(blank_ch);  
42.     cv::merge(channels_b, fin_img);  
43.     cv::imshow(”B”, fin_img);  
44.       
45.     cv::waitKey(0);  
46.     return 0;  
47. }  

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat src = imread("lenna.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::imshow("src", src);

    // Split the image into different channels
    std::vector<cv::Mat> rgbChannels(3);
    split(src, rgbChannels);

    // Show individual channels
    cv::Mat blank_ch, fin_img;
    blank_ch = cv::Mat::zeros(cv::Size(src.cols, src.rows), CV_8UC1);

    // Showing Red Channel
    // G and B channels are kept as zero matrix for visual perception
    std::vector<cv::Mat> channels_r;
    channels_r.push_back(blank_ch);
    channels_r.push_back(blank_ch);
    channels_r.push_back(rgbChannels[2]);

    /// Merge the three channels
    cv::merge(channels_r, fin_img);
    cv::imshow("R", fin_img);


    // Showing Green Channel
    std::vector<cv::Mat> channels_g;
    channels_g.push_back(blank_ch);
    channels_g.push_back(rgbChannels[1]);
    channels_g.push_back(blank_ch);
    cv::merge(channels_g, fin_img);
    cv::imshow("G", fin_img);


    // Showing Blue Channel
    std::vector<cv::Mat> channels_b;
    channels_b.push_back(rgbChannels[0]);
    channels_b.push_back(blank_ch);
    channels_b.push_back(blank_ch);
    cv::merge(channels_b, fin_img);
    cv::imshow("B", fin_img);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

显示结果：

2017.04.27

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