上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。
而为了更好地观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 。通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的。
一、分离颜色通道
先讲讲这俩个互为冤家的函数。首先讲进行通道分离的split 函数
<1>split函数详解
将一个多通道数组分离成几个单通道数组。 PS：这里的array按语境译为 数组或阵列。
这里的split 函数的C++版本有俩个原型，他们分别是：
1 void split(const Mat& src,Mat *mvbegin);
2 void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);
变量介绍：
----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。
这里的OutputArrayOfArrays我们通过【转到定义】大法，可以查到它是_OutputArray的引用，那么我们在源代码中再次通过【转到定义】看到_OutputArray类的原型，即是OutputArrayOfArrays的原型：
1 class CV_EXPORTS _OutputArray : public_InputArray
2 {
3 public:
4 _OutputArray();
5
6 _OutputArray(Mat& m);
7 template<typename _Tp> _OutputArray(vector<_Tp>& vec);
8 template<typename _Tp> _OutputArray(vector<vector<_Tp>>& vec);
9 _OutputArray(vector<Mat>& vec);
10 template<typename _Tp> _OutputArray(vector<Mat_<_Tp>>& vec);
11 template<typename _Tp> _OutputArray(Mat_<_Tp>& m);
12 template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(Matx<_Tp, m,n>& matx);
13 template<typename _Tp> _OutputArray(_Tp* vec, int n);
14 _OutputArray(gpu::GpuMat& d_mat);
15 _OutputArray(ogl::Buffer& buf);
16 _OutputArray(ogl::Texture2D& tex);
17
18 _OutputArray(constMat& m);
19 template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<_Tp>&vec);
20 template<typename _Tp> _OutputArray(constvector<vector<_Tp> >& vec);
21 _OutputArray(const vector<Mat>& vec);
22 template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<Mat_<_Tp>>& vec);
23 template<typename _Tp> _OutputArray(const Mat_<_Tp>& m);
24 template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(constMatx<_Tp, m, n>& matx);
25 template<typename _Tp> _OutputArray(const _Tp* vec, int n);
26 _OutputArray(const gpu::GpuMat& d_mat);
27 _OutputArray(const ogl::Buffer& buf);
28 _OutputArray(const ogl::Texture2D& tex);
29
30 virtual bool fixedSize() const;
31 virtual bool fixedType() const;
32 virtual bool needed() const;
33 virtual Mat& getMatRef(int i=-1) const;
34 /*virtual*/ gpu::GpuMat& getGpuMatRef() const;
35 /*virtual*/ ogl::Buffer& getOGlBufferRef() const;
36 /*virtual*/ ogl::Texture2D& getOGlTexture2DRef() const;
37 virtual void create(Size sz, int type, int i=-1, bool allowTransposed=false,int fixedDepthMask=0) const;
38 virtual void create(int rows, int cols, int type, int i=-1, boolallowTransposed=false, int fixedDepthMask=0) const;
39 virtual void create(int dims, const int* size, int type, int i=-1, boolallowTransposed=false, int fixedDepthMask=0) const;
40 virtual void release() const;
41 virtual void clear() const;
42
43 #ifdefOPENCV_CAN_BREAK_BINARY_COMPATIBILITY
44 virtual ~_OutputArray();
45 #endif
46 };
类体中还是有不少内容的，其实注意到里面是定义的各种模板，重载的各种构造函数就可以了。
好了，穿越完OutputArrayOfArrays的介绍，我们继续讲解split。
split函数分割多通道数组转换成独立的单通道数组，按公式来看就是这样：
<2>merge函数详解
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：
void merge(const Mat* mv, size_tcount,OutputArray dst);
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，当mv为一个空白的C数组时，代表输入矩阵的个数，这个参数显然必须大于1.
- 第三个参数，dst，即输出矩阵，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。
函数解析：
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)。
PS: Mat::at（）方法，返回一个引用到指定的数组元素。注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变。
一对做相反操作的plit()函数和merge()函数和用法就是这些了。另外提一点，如果我们需要从多通道数组中提取出特定的单通道数组，或者说实现一些复杂的通道组合，可以使用mixChannels()函数。
二、多通道图像混合示例程序
我们把多通道图像混合的实现代码封装在了名为MultiChannelBlending()的函数中
1 #include <iostream>
2 #include <vector>
3 #include <opencv2/core/core.hpp>
4 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
5
6
7 using namespace cv;
8 using namespace std;
9
10 bool MultiChannelBlending();
11
12
13
14 /*-------------------------------------------------------------
15 多通道混合的实现函数
16 ---------------------------------------------------------------*/
17 bool MultiChannelBlending()
18 {
19 Mat srcImage;
20 Mat logoImage;
21 vector<Mat> channels;
22
23 /*-----------------蓝色通道部分----------------------------
24 描述：多通道混合--蓝色部分
25 -----------------------------------------------------------*/
26 //【0】定义相关变量
27 Mat imageBlueChannel;
28
29 //【1】读入图片
30 logoImage = imread("dota_logo.jpg",0);
31 srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
32 if (!logoImage.data)
33 {
34 printf("Oh，no，读取logoImage错误~！
");
35 return false;
36 }
37 if (!srcImage.data)
38 {
39 printf("Oh，no，读取srcImage错误~！
");
40 return false;
41 }
42
43 //【2】把一个3通道图像转换成3个单通道图像
44 split(srcImage,channels);
45
46 //【3】将原图的蓝色通道引用返回给 imageBlueChannel,注意是引用，相当于两者等价，修改一个另一个也跟着变
47 imageBlueChannel = channels.at(0);
48
49 //【4】将原图的蓝色通道的（500，250）坐标处右下方的一块区域和logo 图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageBlueChannel中
50 addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,logoImage,0.5,0,
51 imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
52
53 //【5】将3个单通道重新合并成1个3通道
54 merge(channels,srcImage);
55
56 //【6】显示效果图
57 namedWindow("1 游戏原画+(logo+原画蓝色通道) byhehheh");
58 imshow("1 游戏原画+(logo+原画蓝色通道) byhehheh",srcImage);
59
60
61
62 /*-----------------绿色通道部分----------------------------
63 描述：多通道混合--绿色部分
64 -----------------------------------------------------------*/
65 //【0】定义相关变量
66 //Mat imageGreenChannel;
67 /*
68 //【1】读入图片
69 logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);
70 srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
71 if (!logoImage.data)
72 {
73 printf("Oh，no，读取logoImage错误~！
");
74 return false;
75 }
76 if (!srcImage.data)
77 {
78 printf("Oh，no，读取srcImage错误~！
");
79 return false;
80 }
81 */
82 /*
83 //【2】把一个3通道图像转换成3个单通道图像
84 split(srcImage, channels);
85
86 //【3】将原图的绿色通道引用返回给 imageBlueChannel,注意是引用，相当于两者等价，修改一个另一个也跟着变
87 imageGreenChannel = channels.at(0);
88
89 //【4】将原图的绿色通道的（500，250）坐标处右下方的一块区域和logo 图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageBlueChannel中
90 addWeighted(imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0, logoImage, 0.5, 0,
91 imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));
92
93 //【5】将3个单通道重新合并成1个3通道
94 merge(channels, srcImage);
95
96 //【6】显示效果图
97 namedWindow("2 游戏原画+(logo+原画绿色通道) byhehheh");
98 imshow("2 游戏原画+(logo+原画绿色通道) byhehheh", srcImage);
99 */
100
101 /*-----------------红色通道部分----------------------------
102 描述：多通道混合--红色部分
103 -----------------------------------------------------------*/
104 //【0】定义相关变量
105 //Mat imageRedChannel;
106 /*
107 //【1】读入图片
108 logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);
109 srcImage = imread("dota_jugg.jpg");
110 if (!logoImage.data)
111 {
112 printf("Oh，no，读取logoImage错误~！
");
113 return false;
114 }
115 if (!srcImage.data)
116 {
117 printf("Oh，no，读取srcImage错误~！
");
118 return false;
119 }
120 */
121 /*
122 //【2】把一个3通道图像转换成3个单通道图像
123 split(srcImage, channels);
124
125 //【3】将原图的红色通道引用返回给 imageBlueChannel,注意是引用，相当于两者等价，修改一个另一个也跟着变
126 imageRedChannel = channels.at(0);
127
128 //【4】将原图的红色通道的（500，250）坐标处右下方的一块区域和logo 图进行加权操作，将得到的混合结果存到imageBlueChannel中
129 addWeighted(imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0, logoImage, 0.5, 0,
130 imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));
131
132 //【5】将3个单通道重新合并成1个3通道
133 merge(channels, srcImage);
134
135 //【6】显示效果图
136 namedWindow("3 游戏原画+(logo+原画红色通道) byhehheh");
137 imshow("3 游戏原画+(logo+原画红色通道) byhehheh", srcImage);
138 */
139 return true;
140 }
141
142
143 /*分离颜色通道&多通道图像混合*/
144 int main()
145 {
146 system("color 6E");
147
148 if (MultiChannelBlending())
149 {
150 cout << "得出了需要的图像" << endl;
151 }
152
153 waitKey(0);
154 return 0;
155 }