一. 使用cvSplit将图像的中的通道拆分到单个图像中 1.所需函数:cvSplit 函数功能:将图像的中的通道拆分到单个图像中函数原型:void  cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );参数介绍:const CvArr* src:       输入的多通道图像
CvArr*            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实现通道分离和合并的api及其演示void QuickDemo::channel_demo(Mat& img)
{
	vector<Mat>mv;
	//通道分离用到的api是split
	//参数说明:(将要进行分离的图像,分离通道后产生的图像所放置的容器)
	//此处采用vector
	split(img,mv);
	//下面使用merge进行演示
	//如果我们只想要其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。图像通道的分离 split()来看程序:#include <iostream>
#include "11_opencv_mat.h"
using namesp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.RGB三通道的解释 彩色图像,是由RGB三个通道合并起来得到的。如果R,G,B分离,它们就分别对应一个单通道图像(因为都是单通道,所以为灰度图像) 当然,这三个单通道图像再经过合并,就会恢复成原本的彩色图像了下图中间的R,G,B图,并不是分离,而是3通道中其他两个通道置0了 。 这时,如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间,就可以得到对应的单通道图像。2.通道分离实现API 分离通道要用到sp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目标在这里,将学习如何读取图像,如何显示图像以及如何将其保存回去 将学习以下功能:cv2.imread()cv2.imshow()cv2.imwrite()如何使用Matplotlib显示图像使用OpenCV读取图像使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 第二个参数是一个标志,它指定了读取图像的方式。
cv2.IMREAD_COLOR: 加载彩色图像。任            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文介绍 OpenCV 的基本数据结构,做到心中有数就不会在阅读示例代码的时候发憷。
Mat 类Mat 是 OpenCV 中最重要的一种数据结构,OpenCV 将其定义为一个类,用于存储图像矩阵。属性释义dims矩阵的维度,如 3x4x5 的矩阵为 3 维datauchar 类型指针, 指向矩阵数据内存rows, cols矩阵的行数、列数type矩阵元素类型 + 通道数depth像素位数(bist            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录前言:本篇学习内容:注:1.分离颜色通道、多通道图像混合1.1 分离颜色通道1.2 多通道图像混合2.设置ROI、两张图片的混合2.1 设置ROI2.2 两张图片的混合参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究,准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己的理解,指出O            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通道分离可以用于彩色图像的处理,图像对象可以是普通的3通道BGR彩色图像,分离后分别为b、g、r的3个通道。如果是带alpha通道的BGRA 4通道图像,分离后分别为b、g、r、a。如果图像是其他色彩空间的图像比如HSV图像,分离后的3个图像则分别为h、s、v。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             方式一cv::Mat src(4, 3, CV_8UC3,cv::Scalar(10,20,30));    std::vector<cv::Mat> channels;    cv::split(src, channels);//将一幅多通道的图像的各个通道分离    std::cerr<<src<<std::endl;    std::cerr<&l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            这个split函数的C++版本有两个原型,分别是: C++:void split(const Mat &src,Mat *mvbegin); C++:void            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            分离图像通道采用函数cvSplit。
 
函数原型:void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3)
分离出来的顺序是逆序的,这个要注意。
 
cvSplit(pImg,bImg,gImg,rImg,0);
分离出来的是单通道的图,显示出来是这样的:
 
通过cvMerge合并通道            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            import cv2 as cvimport numpy as npimg = np.zeros((480,640,3),np.uint8)b,g,r = cv.split(img)b[10:1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、开始先介绍几个即将用到的函数及知识点1、LUT函数函数简介:void LUT(
  InputArray src,         //原始图像的地址;
  InputArray lut,         //查找表的地址,对于多通道图像的查找,它可以有一个通道,也可以与原始图像有相同的通道;
  OutputArray dst         //输出图像的地址。
)函数介绍(单通道为例):            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            这几天一直在跟着浅墨的博客学习OpenCV,关于【OpenCV入门教程之五】 分离颜色通道&多通道图像混合 本人提出一些自己的看法: 1、首先感谢浅墨的OpenCV教程,写的很详细,通俗易懂,受益匪浅, 
  
 2、因为最初的设想是想将一张图片的颜色分别呈现出红色,蓝色,绿色,而不是像浅墨是将感兴趣的区域做颜色的变化。所以我首先是分离颜色通道,然后在将各种颜色通道与灰度图进行混合,这样就            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            补充:split函数的C++版本有两个原型。分别是:第一个参数:InputArray类型的m或者const Mat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            多通道分离函数split()功能:把一个多通道队列分离成几个单通道的队列。如果你需要提取一个单通道或者做一些其他的复杂的通道排列组合,使用mixChannels。 函数原型1:CV_EXPORTS void split(const Mat& src, Mat* mvbegin);参数说明:参数1 src 输入多通道数组参数2 mvbegin 输出数组,数组的大小必须与src.ch            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            若要对Opencv中(BGR)颜色通道进行单一处理,那必然会涉及到通道分离(split)与合并(merge)。那么本篇博客笔者记录了两个方法的使用方法和案例。案例来源于《Opencv3编程入门学习》。0. 环境系统:Windows 10
平台:VS 2013
OpenCV版本:Opencv 3.01. split()通道分离函数void split(const Mat& src, Mat*            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、split()函数功能:将一个多通道的数组分离成几个单通道的数组。函数原型:void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);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,Ou            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本系列文章是学习下列文章的笔记。  @浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处。  文章链接:   作者:毛星云(浅墨) 邮箱: happylifemxy@163.com为了更好的观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。分离颜色通道(一)split函数详解作用:将一个多通道数组(阵列)分离成几个单通道            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            import cv2# 读入图像img = cv2.imread("img.jpg")# 分离b, g, r = cv2.split(img) # 合并merged = cv2.merge([b, g, r])            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-11-22 17:10:52
                            
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