Opencv笔记3：分离颜色通道&多通道图像混合

一、分离颜色通道
这个split函数的C++版本有两个原型，他们分别是：

C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);  
C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);

关于变量介绍：
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。
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：

Paste_Image.png

最后看一个示例吧：

Mat srcImage;  
Mat imageROI;  
vector channels;  
srcImage= cv::imread("dota.jpg");  
// 把一个3通道图像转换成3个单通道图像  
split(srcImage,channels);//分离色彩通道  
imageROI=channels.at(0);  
addWeighted(imageROI(Rect(385,250,logoImage.cols,logoImage.rows)),1.0,  
   logoImage,0.5,0.,imageROI(Rect(385,250,logoImage.cols,logoImage.rows)));  
merge(channels,srcImage4);  
namedWindow("sample");  
imshow("sample",srcImage);  

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

C++: void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst)  
C++: 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。

来一个示例吧：

vector channels;  
Mat imageBlueChannel;  
Mat imageGreenChannel;  
Mat imageRedChannel;  
srcImage4= imread("dota.jpg");  
// 把一个3通道图像转换成3个单通道图像  
split(srcImage4,channels);//分离色彩通道  
imageBlueChannel = channels.at(0);  
imageGreenChannel = channels.at(1);  
imageRedChannel = channels.at(2);