day11-通道分离与合并

首先建立Mat类型容器用来存放分离之后的数据

std::vector<Mat>mv;//Mat类型的容器

用split函数将RGB图像三个通道分离，并存放到mv中，其中mv[0],mv[1],mv[2] 分别代表BGR的数据，此时分离成功，若要显示单个通道中的颜色（比如显示B通道的颜色），不能直接imshow（因为mv[0]此时是单通道，单通道显示为灰度图像），要将它转换成三通道在显示。方法：将G通道和R通道的数据清零，再将三个通道通过merge函数合并。

函数

1. split() 通道分离函数

//定义
CV_EXPORTS_W void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);

参数	说明
m	输入图像
mv	用来接收分离后数据的容器（可根据需要分配容器本身）

例1

std::vector<Mat>mv;//Mat类型的容器
split(image, mv);//通道分离函数split
//此时根据需要mv分成mv[0],mv[1],mv[2]3个部分,
//分别存放BGR3个通道被的数据

2. merge() 通道合并函数

参数	说明
mv	待合并的数据的容器（mv中的所有矩阵都必须相等
大小和深度相同）
dst	与mv[0]相同大小和深度的DST输出数组; 频道的数量会
为矩阵数组中信道的总数

例2

merge(mv, dst);//通道合并函数merge 
//合并mv中所有矩阵数组（通常为三个信道的三个数据矩阵）

3. mixChannels() 通道混合函数

//定义
CV_EXPORTS void mixChannels(const Mat* src, size_t nsrcs, Mat* dst, size_t ndsts,
                            const int* fromTo, size_t npairs);
                           

参数	说明
src	输入图像地址，所有矩阵的大小和深度必须相同
nsrcs	输入图像src 矩阵的数量
dst	输出图像地址，大小和深度必须与src[0]相同
fromTo	定被复制通道与要复制到的位置组成的索引对 例：int from_to[] = { 0,2, 1,1, 2,0, 3,3 }
	将0通道复制到1通道，1通道复制到1通道，2通道复制到0通道，3通道复制到3通道
npairs	from_to中索引对的数目 此时是 4

例3

	int form_to[] = { 0, 2, 1, 1, 2, 1 };
	mixChannels(&image,1,&dst,1,form_to,3);
	//1张输入图像，1张输出图像，3个索引对

代码

quickopencv.h

#pragma once

#include <opencv2\highgui.hpp>

#include <opencv2\imgproc.hpp>

using namespace cv;
//定义类
class QuickDemo{
public:
	void colorSpace_Demo(Mat &image);//色彩空间转换函数2021-12-24
	void mat_creation_demo(Mat &image);//Mat对象与创建2021-12-27
	void pixel_vist_Demo(Mat &image);//图像像素的读写操作2022-1-3
	void operators_demo(Mat &image);//图像像素的算数操作2022-1-4
	void tracking_bar_demo(Mat &image);//滚动条操作演示2022-1-7
	void key_demo(Mat &image);//键盘响应操作2022-1-12
	void color_style_demo(Mat &image);//OpenCV自带颜色表操作2022-1-12
	void bitwise_demo(Mat &image);//位操作（逻辑操作）2022-1-17
	void channels_demo(Mat &image);//通道分离与合并2022-1-17
};

QuickDemo.cpp

void QuickDemo::channels_demo(Mat &image)
{
	//通道分离
	std::vector<Mat>mv;//Mat类型的容器
	split(image, mv);//通道分离函数split
	imshow("Blue",mv[0]);//此时显示的是单通道图像，需合并陈三通道后才能显示B通道的蓝色
	//显示结果1
	imshow("Green", mv[1]);
	//显示结果2
	imshow("Red", mv[2]);
	//显示结果3
    //通道合并
	Mat dst;
	mv[1] = 0;//将G通道的值置零
	mv[2] = 0;//将R通道的值置零
	merge(mv, dst);//通道合并函数merge 
	imshow("Blue",dst);//dst三通道可以显示蓝色 G,R同理
	//显示结果4
	
    //mixChannels()函数
	int form_to[] = { 0, 2, 1, 1, 2, 1 };
	mixChannels(&image,1,&dst,1,form_to,3);
	//micChannels(input array,input arrary 矩阵的数量,output array,output arrary 矩阵的数量,
	//指定被复制通道与要复制到的位置组成的索引对int from_to[] = { 0,2, 1,1, 2,0, 3,3 };,from_to中索引对的数目 此时是 4)
	imshow("通道混合",dst);//显示结果5
}

#include <iostream>
#include <opencv2\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc.hpp>
#include<quickopencv.h>

using namespace cv;
using namespace std;


int main()
{
	Mat scr = imread("...\\image\\3.jfif");//打开一张图
	if (!scr.data == 1)//判空
		return -1;
	namedWindow("窗口1", WINDOW_NORMAL);//创建 WINDOW_FREERATIO窗口
	imshow("窗口1",scr);//在创建的窗口显示
	//显示结果 原图
	QuickDemo qd;
	qd.channels_demo(scr);
	waitKey(0);
	return 0;
}

原图

显示结果1 分离后的B通道显示

显示结果2 分离后的G通道显示

显示结果3 分离后的R通道显示

显示结果4 合并成三通道图像后B通道的显示

显示结果5