本系列文章由@淺墨_毛星云 出品，轉載請注明出處。??

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作者：毛星云（淺墨）????郵箱：?happylifemxy@163.com?

寫作當前博文時配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

上篇文章中我們講到了使用addWeighted函數進行圖像混合操作，以及將ROI和addWeighted函數結合起來使用，對指定區域進行圖像混合操作。

而為了更好的觀察一些圖像材料的特征，有時需要對RGB三個顏色通道的分量進行分別顯示和調整。通過OpenCV的split和merge方法可以很方便的達到目的。

這就是我們這篇文章的主要內容。依然是先看一張截圖吧：

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一、分離顏色通道

就讓我們來詳細介紹一下這兩個互為冤家的函數。首先是進行通道分離的split函數。

<1>split函數詳解

將一個多通道數組分離成幾個單通道數組。ps：這里的array按語境譯為數組或者陣列。

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這個split函數的C++版本有兩個原型，他們分別是：

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C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);

C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);

關于變量介紹：

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• 第一個參數，InputArray類型的m或者const Mat&類型的src，填我們需要進行分離的多通道數組。
• 第二個參數，OutputArrayOfArrays類型的mv，填函數的輸出數組或者輸出的vector容器。

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就如上一節中講到方法一樣，這里的OutputArrayOfArrays我們通過【轉到定義】大法，可以查到它是_OutputArray的引用，那么我們在源代碼中再次通過【轉到定義】看到_OutputArray類的原型，即是OutputArrayOfArrays的原型：

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class CV_EXPORTS _OutputArray : public_InputArray

{

public:

_OutputArray();

_OutputArray(Mat& m);

template<typename _Tp> _OutputArray(vector<_Tp>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(vector<vector<_Tp>>& vec);

_OutputArray(vector<Mat>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(vector<Mat_<_Tp>>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(Mat_<_Tp>& m);

template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(Matx<_Tp, m,n>& matx);

template<typename _Tp> _OutputArray(_Tp* vec, int n);

_OutputArray(gpu::GpuMat& d_mat);

_OutputArray(ogl::Buffer& buf);

_OutputArray(ogl::Texture2D& tex);

_OutputArray(constMat& m);

template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<_Tp>&vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(constvector<vector<_Tp> >& vec);

_OutputArray(const vector<Mat>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<Mat_<_Tp>>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(const Mat_<_Tp>& m);

template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(constMatx<_Tp, m, n>& matx);

template<typename _Tp> _OutputArray(const _Tp* vec, int n);

_OutputArray(const gpu::GpuMat& d_mat);

_OutputArray(const ogl::Buffer& buf);

_OutputArray(const ogl::Texture2D& tex);

virtual bool fixedSize() const;

virtual bool fixedType() const;

virtual bool needed() const;

virtual Mat& getMatRef(int i=-1) const;

/*virtual*/ gpu::GpuMat& getGpuMatRef() const;

/*virtual*/ ogl::Buffer& getOGlBufferRef() const;

/*virtual*/ ogl::Texture2D& getOGlTexture2DRef() const;

virtual void create(Size sz, int type, int i=-1, bool allowTransposed=false,int fixedDepthMask=0) const;

virtual void create(int rows, int cols, int type, int i=-1, boolallowTransposed=false, int fixedDepthMask=0) const;

virtual void create(int dims, const int* size, int type, int i=-1, boolallowTransposed=false, int fixedDepthMask=0) const;

virtual void release() const;

virtual void clear() const;

#ifdefOPENCV_CAN_BREAK_BINARY_COMPATIBILITY

virtual ~_OutputArray();

#endif

};

類體中還是有不少內容的，其實注意到里面是定義的各種模板，重載的各種構造函數就可以了。

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好了，穿越完OutputArrayOfArrays的介紹，我們繼續講解split。

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split函數分割多通道數組轉換成獨立的單通道數組，按公式來看就是這樣：

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最后看一個示例吧：

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Mat srcImage;

Mat imageROI;

vector<Mat> channels;

srcImage= cv::imread("dota.jpg");

// 把一個3通道圖像轉換成3個單通道圖像

split(srcImage,channels);//分離色彩通道

imageROI=channels.at(0);

addWeighted(imageROI(Rect(385,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,

logoImage,0.5,0.,imageROI(Rect(385,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));

merge(channels,srcImage4);

namedWindow("sample");

imshow("sample",srcImage);

將一個多通道數組分離成幾個單通道數組的split()函數的內容大概就是這些了，下面我們來看一下和他親如手足或者說是他的死對頭——merge()函數。

<2>merge函數詳解

merge()函數的功能是split()函數的逆向操作，將多個數組組合合并成一個多通道的數組。

它通過組合一些給定的單通道數組，將這些孤立的單通道數組合并成一個多通道的數組，從而創建出一個由多個單通道陣列組成的多通道陣列。它有兩個基于C++的函數原型：

C++: void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)

C++: void merge(InputArrayOfArrays mv,OutputArray dst)

• 第一個參數，mv，填需要被合并的輸入矩陣或vector容器的陣列，這個mv參數中所有的矩陣必須有著一樣的尺寸和深度。
• 第二個參數，count，當mv為一個空白的C數組時，代表輸入矩陣的個數，這個參數顯然必須大于1.
• 第三個參數，dst，即輸出矩陣，和mv[0]擁有一樣的尺寸和深度，并且通道的數量是矩陣陣列中的通道的總數。

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函數解析：

merge函數的功能是將一些數組合并成一個多通道的數組。關于組合的細節，輸出矩陣中的每個元素都將是輸出數組的串接，其中，第i個輸入數組的元素被視為mv[i]。 c一般用其中的Mat::at（）方法對某個通道進行存取,也就是這樣用channels.at(0)。

PS: Mat::at（）方法，返回一個引用到指定的數組元素。注意是引用，相當于兩者等價，修改其中一個另一個跟著變。

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來一個示例吧：

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vector<Mat> channels;

Mat imageBlueChannel;

Mat imageGreenChannel;

Mat imageRedChannel;

srcImage4= imread("dota.jpg");

// 把一個3通道圖像轉換成3個單通道圖像

split(srcImage4,channels);//分離色彩通道

imageBlueChannel = channels.at(0);

imageGreenChannel = channels.at(1);

imageRedChannel = channels.at(2);

上面的代碼先做了相關的類型聲明，然后把載入的3通道圖像轉換成3個單通道圖像，放到vector<Mat>類型的channels中，接著進行引用賦值。

根據OpenCV的BGR色彩空間（bule，Green，Red，藍綠紅），其中channels.at(0)就表示引用取出channels中的藍色分量，channels.at(1)就表示引用取出channels中的綠色色分量，channels.at(2)就表示引用取出channels中的紅色分量。

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一對做相反操作的plit()函數和merge()函數和用法就是這些了。另外提一點，如果我們需要從多通道數組中提取出特定的單通道數組，或者說實現一些復雜的通道組合，可以使用mixChannels()函數。

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二、多通道圖像混合示例程序

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依然是每篇文章都會配給大家的一個詳細注釋的示例程序，把這篇文章中介紹的知識點以代碼為載體，展現給大家。

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本篇文章中，我們把多通道圖像混合的實現代碼封裝在了名為MultiChannelBlending()的函數中。直接上代碼吧：

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//-----------------------------------【程序說明】----------------------------------------------

// 程序名稱:：【OpenCV入門教程之四】分離顏色通道&多通道圖像混合 配套源碼

// VS2010版 OpenCV版本：2.4.8

// 2014年3月13 日 Create by 淺墨

// 圖片素材出處：dota2原畫 dota2logo

// 淺墨的微博：@淺墨_毛星云

//------------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【頭文件包含部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所依賴的頭文件

//----------------------------------------------------------------------------------------------

#include <cv.h>

#include <highgui.h>

#include <iostream>

//-----------------------------------【命名空間聲明部分】---------------------------------------

// 描述：包含程序所使用的命名空間

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

using namespace cv;

using namespace std;

//-----------------------------------【全局函數聲明部分】--------------------------------------

// 描述：全局函數聲明

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

bool MultiChannelBlending();

//-----------------------------------【main( )函數】--------------------------------------------

// 描述：控制臺應用程序的入口函數，我們的程序從這里開始

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

int main( )

{

system("color5E");

if(MultiChannelBlending())

{

cout<<endl<<"嗯。好了，得出了你需要的混合值圖像~";

}

waitKey(0);

return 0;

}

//-----------------------------【MultiChannelBlending( )函數】--------------------------------

// 描述：多通道混合的實現函數

//-----------------------------------------------------------------------------------------------

bool MultiChannelBlending()

{

//【0】定義相關變量

Mat srcImage;

Mat logoImage;

vector<Mat>channels;

Mat imageBlueChannel;

//=================【藍色通道部分】=================

// 描述：多通道混合-藍色分量部分

//============================================

//【1】讀入圖片

logoImage=imread("dota_logo.jpg",0);

srcImage=imread("dota_jugg.jpg");

if(!logoImage.data ) { printf("Oh，no，讀取logoImage錯誤~！\n"); return false; }

if(!srcImage.data ) { printf("Oh，no，讀取srcImage錯誤~！\n"); return false; }

//【2】把一個3通道圖像轉換成3個單通道圖像

split(srcImage,channels);//分離色彩通道

//【3】將原圖的藍色通道引用返回給imageBlueChannel，注意是引用，相當于兩者等價，修改其中一個另一個跟著變

imageBlueChannel=channels.at(0);

//【4】將原圖的藍色通道的（500,250）坐標處右下方的一塊區域和logo圖進行加權操作，將得到的混合結果存到imageBlueChannel中

addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,

logoImage,0.5,0,imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));

//【5】將三個單通道重新合并成一個三通道

merge(channels,srcImage);

//【6】顯示效果圖

namedWindow("<1>游戲原畫+logo藍色通道 by淺墨");

imshow("<1>游戲原畫+logo藍色通道 by淺墨",srcImage);

//=================【綠色通道部分】=================

// 描述：多通道混合-綠色分量部分

//============================================

//【0】定義相關變量

Mat imageGreenChannel;

//【1】重新讀入圖片

logoImage=imread("dota_logo.jpg",0);

srcImage=imread("dota_jugg.jpg");

if(!logoImage.data ) { printf("Oh，no，讀取logoImage錯誤~！\n"); return false; }

if(!srcImage.data ) { printf("Oh，no，讀取srcImage錯誤~！\n"); return false; }

//【2】將一個三通道圖像轉換成三個單通道圖像

split(srcImage,channels);//分離色彩通道

//【3】將原圖的綠色通道的引用返回給imageBlueChannel，注意是引用，相當于兩者等價，修改其中一個另一個跟著變

imageGreenChannel=channels.at(1);

//【4】將原圖的綠色通道的（500,250）坐標處右下方的一塊區域和logo圖進行加權操作，將得到的混合結果存到imageGreenChannel中

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

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

//【5】將三個獨立的單通道重新合并成一個三通道

merge(channels,srcImage);

//【6】顯示效果圖

namedWindow("<2>游戲原畫+logo綠色通道 by淺墨");

imshow("<2>游戲原畫+logo綠色通道 by淺墨",srcImage);

//=================【紅色通道部分】=================

// 描述：多通道混合-紅色分量部分

//============================================

//【0】定義相關變量

Mat imageRedChannel;

//【1】重新讀入圖片

logoImage=imread("dota_logo.jpg",0);

srcImage=imread("dota_jugg.jpg");

if(!logoImage.data ) { printf("Oh，no，讀取logoImage錯誤~！\n"); return false; }

if(!srcImage.data ) { printf("Oh，no，讀取srcImage錯誤~！\n"); return false; }

//【2】將一個三通道圖像轉換成三個單通道圖像

split(srcImage,channels);//分離色彩通道

//【3】將原圖的紅色通道引用返回給imageBlueChannel，注意是引用，相當于兩者等價，修改其中一個另一個跟著變

imageRedChannel=channels.at(2);

//【4】將原圖的紅色通道的（500,250）坐標處右下方的一塊區域和logo圖進行加權操作，將得到的混合結果存到imageRedChannel中

addWeighted(imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,

logoImage,0.5,0.,imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));

//【5】將三個獨立的單通道重新合并成一個三通道

merge(channels,srcImage);

//【6】顯示效果圖

namedWindow("<3>游戲原畫+logo紅色通道 by淺墨");

imshow("<3>游戲原畫+logo紅色通道 by淺墨",srcImage);

return true;

}

可以發現，其實多通道混合的實現函數中的代碼大體分成三部分，分別對藍綠紅三個通道進行處理，唯一不同的地方是在取通道分量時取的是channels.at(0)，channels.at(1)還是channels.at(2)。

嗯，下面看一下運行截圖：

?嗯，本篇文章到這里就基本結束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下載地址。

本篇文章的配套源代碼請點擊這里下載：

【淺墨OpenCV入門教程之五】配套源代碼下載

OK，本節的內容大概就是這些，我們下篇文章見：）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的转载：【OpenCV入门教程之五】 分离颜色通道多通道图像混合的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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