• 【OpenCV3】图像通道分离与合并——cv::split()与cv::merge()详解


    在图像处理中,尤其是处理多通道图像时,有时需要对各个通道进行分离,分别处理;有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并,重新合并成一个多通道的图像。opencv2和opencv3中实现图像通道的合并与分离的函数分别是cv::split()和cv::merge()。
    
    
    1、多通道图像的分离
    
    cv::split()的具体调用方法如下:
    
    
    void cv::split(
    	const cv::Mat& mtx, //输入图像
    	vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列(n个单通道序列)
    );
    
    2、图像多个通道的合并
    
    cv::merge()的具体调用方法如下:
    
    
    void merge(
    	const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)
    	cv::OutputArray dst // 输出图像,包含mv
    );
    
    
    代码示例如下:
    
    
    #include <opencv2/opencv.hpp>
     
    int main()
    {
    	cv::Mat src = imread("lenna.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    	cv::imshow("src", src);
     
    	// Split the image into different channels
    	std::vector<cv::Mat> rgbChannels(3);
    	split(src, rgbChannels);
     
    	// Show individual channels
    	cv::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 perception
    	std::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 channels
    	cv::merge(channels_r, fin_img);
    	cv::imshow("R", fin_img);
    	
     
    	// Showing Green Channel
    	std::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 Channel
    	std::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;
    }
    
    
    显示结果:
    
    
    
    
    
    2017.04.27
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「PHILOS_THU」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/70837779
    

      

  • 相关阅读:
    jmeter在Windows下安装(含插件安装)
    Jenkins中agent的使用
    Jenkins自动化测试脚本的构建
    Python在Linux下编译安装
    Jenkins项目构建运行
    VIM不正常退出产生的swp文件
    SSI服务器端包含注入
    【强网杯2019】随便注
    判断网站CMS
    windows基础
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/14641315.html
Copyright © 2020-2023  润新知