脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了多通道分离与合并，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

多通道分离与合并

分离

• 函数split()用于将多通道的图像分离成若干单通道的图像

原型一：

void cv::split(const Mat & src, Mat * mvbegin)
// src：待分离的多通道图像
// mvbegin：分离后的单通道图像，为数组形式，数组大小需要与图像的通道数相同

原型二：

void cv::split(IuputArray m, OutputArrayOfArrays mv)
// m：待分离的多通道图像
// mv：分离后的单通道图像，类型为vector<Mat>

合并

• 函数merge()主要用于将多个图像合并成一个多通道图像
• 合并函数的输出结果是一个多通道图像，其通道数目是所有输入图像通道数目的总和
• 用于合并的图像并非都是单通道的，也可以是多个通道数目不相同的图像合并成一个通道更多的图像

原型一：

void cv::merge(const Mat * mv, size_t count, OutputArray dst)
// mv：需要合并的图像数组，其中每个图像必须拥有相同的尺寸和数据类型
// count：输入的图像数组的长度，其数值必须大于0
// dst：合并后输出的图像，与mv[0]具有相同的尺寸和数据类型，通道数等于所有输入图像的通道数总和

原型二：

void cv::merge(IuputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
// mv：需要合并的图像矢量(vector)，其中每个图像必须拥有相同的尺寸和数据类型

例子

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
using namespace cv;
int main()
{
    Mat_<Vec3b> bgr = imread("/home/kslas/OpenCV/test.jpg", -1);
    Mat_<Vec3b> hsv;
    cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    // 输入数组参数的多通道分离与合并
    Mat_<uchar> imgs0;
    Mat_<uchar> imgs1;
    Mat_<uchar> imgs2;
    Mat_<uchar> imgs[3];
    split(bgr, imgs);
    imshow("RGB-B", imgs[0]);
    imshow("RGB-G", imgs[1]);
    imshow("RGB-R", imgs[2]);
    Mat_<uchar> zero = Mat::zeros(imgs[2].size(), imgs[2].type());
    imgs[2] = zero;
    Mat_<Vec3b> result1;
    merge(imgs, 3, result1);
    imshow("result1", result1);

    // 输入vector参数的多通道分离与合并
    Mat_<uchar> imgv0;
    Mat_<uchar> imgv1;
    Mat_<uchar> imgv2;
    std::vector<Mat_<uchar>> imgv;
    split(hsv, imgv);
    imgv0 = imgv.at(0);
    imgv1 = imgv.at(1);
    imgv2 = imgv.at(2);
    imshow("HSV-H", imgv0);
    imshow("HSV-S", imgv1);
    imshow("HSV-V", imgv2);
    imgv0 = 180;
    Mat_<Vec3b> result2;
    merge(imgv, result2);
    imshow("result2", result2);

    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

运行结果：

脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的多通道分离与合并全部内容，希望文章能够帮你解决多通道分离与合并所遇到的问题。

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