(一)split函数
将一个多通道数组分离成几个单通道数组用到的是进行通道分离的split函数。
split函数的C++版本有两个原型,他们分别是:
1. C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
2. C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);
两种定义的用法相同:
- 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,OutputArrayOfArrays类型的mv,填函数的输出数组或者输出的vector容器。
示例如下:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image = imread("8.jpg");
if (image.data == 0)
{
cout << "读取错误" << endl;
}
imshow("原图", image);
//使用Mat容器,用【】访问
//vector<Mat> channels;
//split(image, channels);
//imshow("B", channels[0]);
//imshow("G", channels[1]);
//imshow("R", channels[2]);
//使用Mat容器,用at访问
vector<Mat> channels;
split(image, channels);
imshow("B", channels.at(0));
imshow("G", channels.at(1));
imshow("R", channels.at(2));
//使用Mat数组,只能用【】访问
//Mat aChannel[3];
//split(image, aChannel);
//imshow("B", aChannel[0]);
//imshow("G", aChannel[1]);
//imshow("R", aChannel[2]);
waitKey();
return 0;
}
运行结果:
(二)merge()函数
merge()函数的功能是split()函数的逆向操作,将多个数组组合合并成一个多通道的数组。
它通过组合一些给定的单通道数组,将这些孤立的单通道数组合并成一个多通道的数组,从而创建出一个由多个单通道阵列组成的多通道阵列。它有两个基于C++的函数原型:
1.C++: void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)
2.C++: void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)
- 第一个参数,mv,填需要被合并的输入矩阵或vector容器的阵列,这个mv参数中所有的矩阵必须有着一样的尺寸和深度。
- 第二个参数,count,填要合并矩阵的个数,通常情况下图像大都是单通道的灰度图或三通道的真彩图,因此要想合并后的输出dst能直接用imshow()显示的话,最好填1或3,填2也能进行数据的合并,但输出时会报错
- 第三个参数,dst,即通道合并后的输出矩阵,和mv[0]拥有一样的尺寸和深度,并且通道的数量是矩阵阵列中的通道的总数。
merge函数的功能是将一些数组合并成一个多通道的数组。关于组合的细节,输出矩阵中的每个元素都将是输出数组的串接,其中,第i个输入数组的元素被视为mv[i]。 c一般用其中的Mat::at()方法对某个通道进行存取,也就是这样用channels.at(0)。
程序示例如下:
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image = imread("8.jpg");
if (image.data == 0)
{
cout << "读取错误" << endl;
}
imshow("原图", image);
//通道分离
Mat aChannel[3];
split(image, aChannel);
Mat BlueChannel = aChannel[0];
Mat GreenChannel = aChannel[1];
Mat RedChannel = aChannel[2];
//将R通道全部置0
Mat newAddChannel = aChannel[2].clone();
newAddChannel.setTo(0);
Mat newChannels[3] = { BlueChannel, GreenChannel, newAddChannel };
//通道合并
Mat mergedImage;
merge(newChannels, 3, mergedImage);
imshow("Merged", mergedImage);
waitKey();
return 0;
}
根据OpenCV的BGR色彩空间(bule,Green,Red,蓝绿红),其中channels.at(0)就表示引用取出channels中的蓝色分量,channels.at(1)就表示引用取出channels中的绿色色分量,channels.at(2)就表示引用取出channels中的红色分量。
运行结果: