在圖像處理中，尤其是處理多通道圖像時，有時需要對各個通道進行分離，分別處理；有時還需要對分離處理后的各個通道進行合并，重新合并成一個多通道的圖像。opencv2和opencv3中實現圖像通道的合并與分離的函數分別是cv::split()和cv::merge()。

1、多通道圖像的分離

cv::split()的具體調用方法如下：

void cv::split(const cv::Mat& mtx, //輸入圖像vector<Mat>& mv // 輸出的多通道序列（n個單通道序列） );

2、圖像多個通道的合并

cv::merge()的具體調用方法如下：

void merge(const vector<cv::Mat>& mv, // 輸入的多通道序列(n個單通道序列)cv::OutputArray dst // 輸出圖像，包含mv );

代碼示例如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat src = imread("lenna.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::imshow("src", src);// Split the image into different channelsstd::vector<cv::Mat> rgbChannels(3);split(src, rgbChannels);// Show individual channelscv::Mat blank_ch, fin_img;blank_ch = cv::Mat::zeros(cv::Size(src.cols, src.rows), CV_8UC1);// Showing Red Channel// G and B channels are kept as zero matrix for visual perceptionstd::vector<cv::Mat> channels_r;channels_r.push_back(blank_ch);channels_r.push_back(blank_ch);channels_r.push_back(rgbChannels[2]);/// Merge the three channelscv::merge(channels_r, fin_img);cv::imshow("R", fin_img);// Showing Green Channelstd::vector<cv::Mat> channels_g;channels_g.push_back(blank_ch);channels_g.push_back(rgbChannels[1]);channels_g.push_back(blank_ch);cv::merge(channels_g, fin_img);cv::imshow("G", fin_img);// Showing Blue Channelstd::vector<cv::Mat> channels_b;channels_b.push_back(rgbChannels[0]);channels_b.push_back(blank_ch);channels_b.push_back(blank_ch);cv::merge(channels_b, fin_img);cv::imshow("B", fin_img);cv::waitKey(0);return 0; }

顯示結果：

2017.04.27

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【OpenCV3】图像通道分离与合并——cv::split()与cv::merge()详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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