[讨论] 【OpenCV入门教程之五】 分离颜色通道&多通道图像混合

• 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。

• 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。

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• 1. vector<Mat> channels;
  2. Mat imageBlueChannel;
  3. Mat imageGreenChannel;
  4. Mat imageRedChannel;
  5. srcImage4= imread("dota.jpg");
  6. // 把一个3通道图像转换成3个单通道图像
  7. split(srcImage4,channels);//分离色彩通道
  8. imageBlueChannel = channels.at(0);
  9. imageGreenChannel = channels.at(1);
  10. imageRedChannel = channels.at(2);

上面的代码先做了相关的类型声明，然后把载入的3通道图像转换成3个单通道图像，放到vector类型的channels中，接着进行引用赋值。

根据OpenCV的BGR色彩空间（bule，Green，Red，蓝绿红），其中channels.at(0)就表示引用取出channels中的蓝色分量，channels.at(1)就表示引用取出channels中的绿色色分量，channels.at(2)就表示引用取出channels中的红色分量。

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

依然是每篇文章都会配给大家的一个详细注释的示例程序，把这篇文章中介绍的知识点以代码为载体，展现给大家。

本篇文章中，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。直接上代码吧：

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• 1. //-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
  2. // 程序名称:：【OpenCV入门教程之四】分离颜色通道&多通道图像混合 配套源码
  3. // VS2010版 OpenCV版本：2.4.8
  4. // 2014年3月13 日 Create by 浅墨
  5. // 图片素材出处：dota2原画 dota2logo
  6. // 浅墨的微博：@浅墨_毛星云
  7. //------------------------------------------------------------------------------------------------
  9. //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
  10. // 描述：包含程序所依赖的头文件
  11. //----------------------------------------------------------------------------------------------
  12. #include <cv.h>
  13. #include <highgui.h>
  14. #include <iostream>
  16. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
  17. // 描述：包含程序所使用的命名空间
  18. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  19. using namespace cv;
  20. using namespace std;
  23. //-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
  24. // 描述：全局函数声明
  25. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  26. bool MultiChannelBlending();
  28. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
  29. // 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
  30. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  31. int main( )
  32. {
  33. system("color5E");
  35. if(MultiChannelBlending())
  36. {
  37. cout<<endl<<"嗯。好了，得出了你需要的混合值图像~";
  38. }
  40. waitKey(0);
  41. return 0;
  42. }
  45. //-----------------------------【MultiChannelBlending( )函数】--------------------------------
  46. // 描述：多通道混合的实现函数
  47. //-----------------------------------------------------------------------------------------------
  48. bool MultiChannelBlending()
  49. {
  50. //【0】定义相关变量
  51. Mat srcImage;
  52. Mat logoImage;
  53. vector<Mat>channels;
  54. Mat imageBlueChannel;
  56. //=================【蓝色通道部分】=================
  57. // 描述：多通道混合-蓝色分量部分
  58. //============================================
  60. //【1】读入图片
  61. logoImage=imread("dota_logo.jpg",0);
  62. srcImage=imread("dota_jugg.jpg");
  64. if(!logoImage.data ) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！\n"); return false; }
  65. if(!srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！\n"); return false; }
  67. //【2】把一个3通道图像转换成3个单通道图像
  68. split(srcImage,channels);//分离色彩通道
  70. //【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，修改其中一个另一个跟着变
  71. imageBlueChannel=channels.at(0);
  72. //【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
  73. addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,
  74. logoImage,0.5,0,imageBlueChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
  76. //【5】将三个单通道重新合并成一个三通道
  77. merge(channels,srcImage);
  79. //【6】显示效果图
  80. namedWindow("<1>游戏原画+logo蓝色通道 by浅墨");
  81. imshow("<1>游戏原画+logo蓝色通道 by浅墨",srcImage);
  84. //=================【绿色通道部分】=================
  85. // 描述：多通道混合-绿色分量部分
  86. //============================================
  88. //【0】定义相关变量
  89. Mat imageGreenChannel;
  91. //【1】重新读入图片
  92. logoImage=imread("dota_logo.jpg",0);
  93. srcImage=imread("dota_jugg.jpg");
  95. if(!logoImage.data ) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！\n"); return false; }
  96. if(!srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！\n"); return false; }
  98. //【2】将一个三通道图像转换成三个单通道图像
  99. split(srcImage,channels);//分离色彩通道
  101. //【3】将原图的绿色通道的引用返回给imageBlueChannel，注意是引用，相当于两者等价，修改其中一个另一个跟着变
  102. imageGreenChannel=channels.at(1);
  103. //【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imageGreenChannel中
  104. addWeighted(imageGreenChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,
  105. logoImage,0.5,0.,imageGreenChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
  107. //【5】将三个独立的单通道重新合并成一个三通道
  108. merge(channels,srcImage);
  110. //【6】显示效果图
  111. namedWindow("<2>游戏原画+logo绿色通道 by浅墨");
  112. imshow("<2>游戏原画+logo绿色通道 by浅墨",srcImage);
  116. //=================【红色通道部分】=================
  117. // 描述：多通道混合-红色分量部分
  118. //============================================
  120. //【0】定义相关变量
  121. Mat imageRedChannel;
  123. //【1】重新读入图片
  124. logoImage=imread("dota_logo.jpg",0);
  125. srcImage=imread("dota_jugg.jpg");
  127. if(!logoImage.data ) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！\n"); return false; }
  128. if(!srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！\n"); return false; }
  130. //【2】将一个三通道图像转换成三个单通道图像
  131. split(srcImage,channels);//分离色彩通道
  133. //【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，修改其中一个另一个跟着变
  134. imageRedChannel=channels.at(2);
  135. //【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imageRedChannel中
  136. addWeighted(imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,
  137. logoImage,0.5,0.,imageRedChannel(Rect(500,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));
  139. //【5】将三个独立的单通道重新合并成一个三通道
  140. merge(channels,srcImage);
  142. //【6】显示效果图
  143. namedWindow("<3>游戏原画+logo红色通道 by浅墨");
  144. imshow("<3>游戏原画+logo红色通道 by浅墨",srcImage);
  146. return true;
  147. }

可以发现，其实多通道混合的实现函数中的代码大体分成三部分，分别对蓝绿红三个通道进行处理，唯一不同的地方是在取通道分量时取的是channels.at(0)，channels.at(1)还是channels.at(2)。

嗯，下面看一下运行截图：

每次看到有新的东西出现，就会感到莫名的压力。不知不觉中，硬件工程师也需要面对越来越多的知识要学了，哈哈哈。提高自学能力很重要，一起共勉学习opencv吧。谢谢楼主倾心分享。

文章写得很好，值得仔细阅读借鉴其思路套路，以便用于实践