spilt+merge 2018-8-21

1、多通道图像的分离

cv::split()的具体调用方法如下：

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：

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
);

可能有人会问为什么分离出的通道都是黑白灰，而不是红绿蓝。原因是分离后为单通道，相当于分离通道的同时把其他两个通道填充了相同的数值。比如红色通道，分离出红色通道的同时，绿色和蓝色被填充为和红色相同的数值，这样一来就只有黑白灰了。那么红色体现在哪呢？可以进行观察，会发现原图中颜色越接近红色的地方在红色通道越接近白色。

在纯红的地方在红色通道会出现纯白。

R值为255 -》RGB(255，255，255)，为纯白

以下代码是将分理后的通道，将其余两个通道置零，合并

#include<opencv2/opencv.hpp>

#include<iostream>

using namespace std;

using namespace cv;

int main()

{

Mat srclmage;

Mat imageROI;

vector<Mat> channels(3);

srclmage = cv::imread("F:\\数据集\\数字图像处理标准测试图\\结果图-at.jpg",1);

split(srclmage, channels);

// Show individual channels

cv::Mat blank_ch, fin_img;

blank_ch = cv::Mat::zeros(cv::Size(srclmage.cols, srclmage.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(channels[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(channels[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(channels[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;

}

 

 

 

 

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