多通道分離函數split()

功能：把一個多通道隊列分離成幾個單通道的隊列。

如果你需要提取一個單通道或者做一些其他的復雜的通道排列組合，使用mixChannels。

?

函數原型1：

CV_EXPORTS void split(const Mat& src, Mat* mvbegin);

參數說明：

• 參數1 src 輸入多通道數組

• 參數2 mvbegin 輸出數組，數組的大小必須與src.channels()匹配，如果需要的話，數組自身重新分配。

  參考： merge, mixChannels, cvtColor

函數原型2：

CV_EXPORTS_W void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);

參數說明：

• 參數1 m 輸入多通道數組

• 參數2 mv 輸出數組，如果需要的話，數組自身重新分配。

代碼示例：

#include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> ? int main() {cv::Mat img;img = cv::imread("F:/openCV/images/juice.jpg"); ? ? // 讀取圖像 ?if (img.empty()) ? ?// 判斷是否讀取成功{std::cout << "導入圖像失敗！";std::cin.get(); ? ? // 讀取錯誤時，為了能在控制臺dos窗口看到輸出的信息，而不是一閃而過return -1;}else{std::cout << "導入圖像成功！";} ?cv::Mat imgSplit[3];cv::split(img, imgSplit); ?cv::imshow("RGB-B通道像素值", imgSplit[0]); ? ?// B通道像素值cv::imshow("RGB-G通道像素值", imgSplit[1]); ? ?// G通道像素值cv::imshow("RGB-R通道像素值", imgSplit[2]); ? ?// R通道像素值 ?cv::waitKey(0); ? ?// 一直顯示圖像直到摁下任意鍵 }

運行結果如下圖：

?

多通道合并函數merge()

功能：從幾個單通道數組里合并成一個多通道的數組

函數 cv::merge合并幾個數組到一個包含多通道的數組. 也就是說，每個輸出數組的元素將會是輸入數組元素的結合，其中的第i個輸入數組的元素被當做mv[i].channels()元素的向量，合并后生成的新矩陣行數和列數與輸入矩陣的相同。

函數cv::split 是做的相反的操作. 如果你需要使用其他先進的方式打亂通道，使用cv::mixChannels.

函數原型1

CV_EXPORTS void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst);

參數說明

• 參數1 mv 將要合并的輸入矩陣數組，mv里的所有矩陣必須大小和深度一致。

• 參數2 count ，當mv是一個空白的C數組時代表的是輸入矩陣的個數;他的值必須大于零。

• 參數3 dst 和mv[0]一樣大小和深度的輸出數組;通道個數和參數個數相等。

@參考 mixChannels, split, Mat::reshape

函數原型2

CV_EXPORTS_W void merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst);

參數說明

• 參數1 mv 將要合并的輸入矩陣數組，mv里的所有矩陣必須大小和深度一致。

• 參數12 dst 和mv[0]一樣大小和深度的輸出數組; 通道個數是矩陣數組里的通道數的總和.

代碼示例

以下代碼實現了把RGB圖像分離后又合并，把HSV分離后又合并，把HSV中的H和RGB中的G、R合并。

#include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> ? int main() {cv::Mat img;img = cv::imread("F:/openCV/images/juice.jpg"); ? ? // 讀取圖像 ?if (img.empty()) ? ?// 判斷是否讀取成功{std::cout << "導入圖像失敗！";std::cin.get(); ? ? // 讀取錯誤時，為了能在控制臺dos窗口看到輸出的信息，而不是一閃而過return -1;}else{std::cout << "導入圖像成功！";} ?cv::Mat imgSplit[3];cv::Mat imgMerge;cv::Mat imgMergeHsv;cv::Mat hsv;cv::Mat hsvSplit[3]; ?cv::Mat mergeHsvRgb[3];cv::Mat mergeResult;; ?cv::cvtColor(img, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV); ?cv::split(img, imgSplit);cv::split(hsv, hsvSplit); ? ?mergeHsvRgb[0] = hsvSplit[0];mergeHsvRgb[1] = imgSplit[1];mergeHsvRgb[2] = imgSplit[2]; ?cv::merge(imgSplit, 3, imgMerge);cv::merge(hsvSplit, 3, imgMergeHsv);cv::merge(mergeHsvRgb, 3, mergeResult); ?cv::imshow("HSV", hsv); ? ? ? ? ? ? ? // hsv像素值cv::imshow("Merge RGB", imgMerge); ? ?// RGB合并像素值cv::imshow("Merge HSV", imgMergeHsv); ? ?// HSV合并像素值cv::imshow("Merge HSV RGB", mergeResult); ? ?// HSV中的H和RGB中的G、R合并 ?cv::waitKey(0); ? ?// 一直顯示圖像直到摁下任意鍵 }

運行結果如下圖：

?

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Opencv多通道分离函数split()和多通道合并函数merge的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。