opencv 三通道转为单通道 opencv通道合并分离

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mob64ca140ac564 2024-03-05 11:44:43

文章标签 opencv 三通道转为单通道 opencv Image 多通道数组 文章分类 计算机视觉人工智能

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 3.0

1. split()通道分离函数

void split(const Mat& src, Mat* mvbegin);
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);

第一个参数：即是原图像；
第二个参数：mvbegin，是一个Mat类型的一个数组，通常这个数组都是[3]的大小，这个数组大小表示的是通道个数，mvbegin就是指的将原图像按照（BGR）通道顺序逐一进行存储的单通道数组。通常可以用vector mvbegin的方式进行定义。

2. merge()通道合并函数

void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst);
void merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst);

第一个参数：mv,单通道图像数组，在split函数的第二个参数有解释；
第二个参数：size_tcoutn，当mv为一个空白的C数组时，代表输入矩阵的个数，参数要大于1；
第三个参数：dst，合并后的图像。

3. 使用案例

#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
//#include <opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

bool MultiChannelBlending()
{
    Mat srcImage;
    Mat logoImage;
    vector<Mat> channels;
    Mat imageBlueChannel, imageGreenChannel, imageRedChannel;

    //channels.resize(3);

    //=====================蓝色通道=====================
    //描述：多通道混合-蓝色分量部分
    //==================================================
    srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
    logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);

    if (!srcImage.data){ printf("读取srcImage图像错误！\n"); return false; }
    if (!logoImage.data){ printf("读取logoImage图像错误！\n"); return false; }

    split(srcImage, channels);//分离色彩通道

    imageBlueChannel = channels.at(0);
    addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)),
        1.0,
        logoImage,
        0.5,
        0,
        imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));

    merge(channels, srcImage);//合并色彩通道

    namedWindow("【多通道混合-蓝】");
    imshow("【多通道混合-蓝】", srcImage);

    //=====================绿色通道=====================
    //描述：多通道混合-绿色分量部分
    //==================================================
    srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
    logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);

    if (!srcImage.data){ printf("读取srcImage图像错误！\n"); return false; }
    if (!logoImage.data){ printf("读取logoImage图像错误！\n"); return false; }

    split(srcImage, channels);//分离色彩通道

    imageGreenChannel = channels.at(1);

    addWeighted(imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)),
        1.0,
        logoImage,
        0.5,
        0,
        imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));

    merge(channels, srcImage);

    namedWindow("【多通道混合-绿】");
    imshow("【多通道混合-绿】", srcImage);


    //=====================红色通道=====================
    //描述：多通道混合-红色分量部分
    //==================================================
    srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
    logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);

    if (!srcImage.data){ printf("读取srcImage图像错误！\n"); return false; }
    if (!logoImage.data){ printf("读取logoImage图像错误！\n"); return false; }

    split(srcImage, channels);//分离色彩通道

    imageRedChannel = channels.at(2);

    addWeighted(imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)),
        1.0,
        logoImage,
        0.5,
        0,
        imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));
    merge(channels, srcImage);

    namedWindow("【多通道混合-红】");
    imshow("【多通道混合-红】", srcImage);

    return true;
}

void main()
{
    system("color 9F");//控制台背景色设置

    if (MultiChannelBlending())
    {
        cout << endl << "\n运行成功，得出了需要的图像！";
    }

    waitKey(0);
}