C++ opencv之 通道分离与合并（split，merge，mixChannels）

这篇博客我们来学习opencv的通道分离与合并（split，merge）两个函数：

一、知识点

OpenCV中默认imread函数加载图像文件，加载进来的是三通道彩色图像，色彩空间是RGB色彩空间、通道顺序是BGR（蓝色、绿色、红色）、对于三通道的图像OpenCV中提供了两个API函数用以实现通道分离与合并。

- split // 通道分类
- merge // 通道合并
- mixChannels  //

扩展：
在很多CNN的卷积神经网络中输入的图像一般会要求[h, w, ch]其中h是高度、w是指宽度、ch是指通道数数目、OpenCV DNN模块中关于图像分类的googlenet模型输入[224,224,3]表示的就是224x224大小的三通道的彩色图像输入。
我们来看一个描绘了一个一般的RGB图像在opencv的Mat中像素数据存储结构以及通道分离/合并操作关系的图：

是不是描述的很明了呢。

二、函数原型

1、split

void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)
//split(待分离的Mat型多通道矩阵（二维）,填分离后的Mat型单通道数组（三维）或一个vector对象);
//split(image, mv);          //(输入图片，mat对象)

2、merge

void merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst)
//merge(对象名channels,通道合并后的矩阵)
//merge(mv, dst);            //(这块为mat对象，输出图片);

3、mixChannels

mixChannels(输入矩阵（可以1个，可以多个），矩阵个数，输出矩阵，矩阵个数，矩阵对应规则，fromTo的数组元素个数除以2)
//mixChannels(&image, 1, &dst, 1, from_to,3);
//输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道中，
//其中的对应关系就由fromTo参数制定

三、代码

void QuickDemo::channels_Demo(Mat &image)
{
	std::vector<Mat>mv;
	split(image, mv);
	/*imshow("蓝色", mv[0]);
	imshow("绿色", mv[1]);
	imshow("红色", mv[2]);*/

	Mat dst;
	mv[0] = 0;
	mv[1] = 0;
	merge(mv, dst);
	imshow("红色",dst);
     //这里是通道交换规则：
	int from_to[] = { 0,1,1,2,2,0 };   //即从0到1,1到2,2到0
	
	mixChannels(&image, 1, &dst, 1, from_to,3);
	imshow("通道混合",dst);
	imwrite("C:/Users/Dell/Desktop/myself/tongdaohunhe.jpg", dst);
}

四、输出图片

1、通道分离

执行上述程序后。得到三张不同d灰度图：

为什么得到的是三张不同d灰度图呢？不是已经分离出R，G，B通道了吗？应该是分别是红色图，绿色图，蓝色图才对阿。

原因是：当调用 imshow（R）时，是把图像的R，G，B三个通道的值都变为R的值，所以图像的颜色三通道值为（R，R，R）

同理 imshow（G）和imshow（B）所显示d图像的颜色通道也依次为（G，G，G）和（B，B，B）。

而 当三个通道值相同时，则为灰度图。

2、通道合并

当要合并成红色图时，即显示（0，0，R）图像，所以代码修改为

    mv[0] = 0;
	mv[1] = 0;

当要合并成蓝色图时，即显示（B，0，0）图像，所以代码修改为

    mv[1] = 0;
	mv[2] = 0;

当要合并成绿色图时，即显示（0，G，0）图像，所以代码修改为

    mv[0] = 0;
	mv[2] = 0;

3、通道混合

上面代码中提到了转换规则为：

int from_to[] = { 0,1,1,2,2,0 };

也可以换一种交换规则：

int from_to[] = { 0,2,1,1,2,0 };

这个可以多加尝试，我就不再赘述。
这篇博客主要学习了三个API函数，分别为通道合并merge函数、通道分离split函数、通道混合mixChannels函数。

加油吧 阿超没有蛀牙！