Opencv-C++笔记 (9) : opencv-多通道分离和合并

一、概论

在图像颜色模型中不同的分量存放在不同的通道中，如果我们只需要颜色模型的某一个分量，例如只需要处理RGB图像中的红色通道，可以将红色通道从三通道的数据中分离出来再进行处理，这种方式可以减少数据所占据的内存，加快程序的运行速度。同时，当我们分别处理完多个通道后，需要将所有通道合并在一起重新生成RGB图像。针对图像多通道的分离与混合，OpenCV 4中提供了split()函数和merge()函数用于解决这些需求。
opencv知识点：

• 通道分离 - split() 通道合并
• merge() 通道混合
• mixChannels()

二、多通道分离函数split()

OpenCV 4中针对多通道分离函数split()有两种重载原型，在代码清单3-4中给出了这两种函数原型。

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

src：待分离的多通道图像。
mvbegin：分离后的单通道图像，为数组形式，数组大小需要与图像的通道数相同
m：待分离的多通道图像
mv：分离后的单通道图像，为向量vector形式
该函数主要是用于将多通道的图像分离成若干单通道的图像，两个函数原型中不同之处在于前者第二个参数输入的是Mat类型的数组，其数组的长度需要与多通道图像的通道数相等并且提前定义；第二种函数原型的第二个参数输入的是一个vector容器，不需要知道多通道图像的通道数。两个函数原型虽然输入参数的类型不同，但是通道分离的原理是相同的，可以用公式(3.4)表示。

三、多通道合并函数merge()

OpenCV 4中针对多通道合并函数merge()也有两种重载原型，在代码清单3-5中给出了两种原型。多通道合并函数merge()
OpenCV 4中针对多通道合并函数merge()也有两种重载原型，在代码清单3-5中给出了两种原型。

void cv::merge(const Mat * mv,
                  size_t  count,
                  OutputArray dst
                 ) 
void cv::merge(InputArrayOfArrays mv,
                  OutputArray dst
                 )

mv：需要合并的图像数组，其中每个图像必须拥有相同的尺寸和数据类型。
count：输入的图像数组的长度，其数值必须大于0.
mv：需要合并的图像向量vector，其中每个图像必须拥有相同的尺寸和数据类型。
dst：合并后输出的图像，与mv[0]具有相同的尺寸和数据类型，通道数等于所有输入图像的通道数总和。
该函数主要是用于将多个图像合并成一个多通道图像，该函数也具有两种不同的函数原型，每一种函数原型都是与split()函数相对应，两种原型分别输入数组形式的图像数据和向量vector形式的图像数据，在输入数组形式数据的原型中，还需要输入数组的长度。合并函数的输出结果是一个多通道的图像，其通道数目是所有输入图像通道数目的总和。这里需要说明的是，用于合并的图像并非都是单通道的，也可以是多个通道数目不相同的图像合并成一个通道更多的图像，虽然这些图像的通道数目可以不相同，但是需要所有图像具有相同的尺寸和数据类型

//函数定义
void channels_demo(Mat& image);

//函数实现—
void QuickDemo::channels_demo(Mat& image) {

	Mat mvt[3];
	/*
	第一种方式
		通过创建图像数组，存储每个单通道图像
	*/
	split(image, mvt);

	imshow("蓝色单通道", mvt[0]);
	imshow("绿色单通道", mvt[1]);
	imshow("蓝色单通道", mvt[2]);
}

void QuickDemo::channels_demo(Mat& image) {

	std::vector<Mat> mvt;
	/*
	第二种方式
		通过创建动态数组，存储每个单通道图像
	*/
	split(image, mvt);

	imshow("蓝色单通道", mvt[0]);
	imshow("绿色单通道", mvt[1]);
	imshow("红色单通道", mvt[2]);
}

这里我们进行一个演示，实现如下通道的混合

0通道→2通道
1通道不变
2通道→1通道

这个混合的意思是，彩色图像本来是bgr的顺序，经过通道混合就变成了rgb。

0通道的单通道图像，变成了2通道的单通道图像
1通道不变
2通道的单通道图像，变成了0通道的单通道图像

void QuickDemo::channels_demo(Mat& image) {

	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());

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

	mixChannels(&image, 1, &dst, 1, from_to, 3);
	
	imshow("通道混合",dst);
}

Mat bgra( 100, 100, CV_8UC4, Scalar(255,0,0,255) );
Mat bgr( bgra.rows, bgra.cols, CV_8UC3 );
Mat alpha( bgra.rows, bgra.cols, CV_8UC1 );
// forming an array of matrices is a quite efficient operation,
// because the matrix data is not copied, only the headers
Mat out[] = { bgr, alpha };
// bgra[0] -> bgr[2], bgra[1] -> bgr[1],
// bgra[2] -> bgr[0], bgra[3] -> alpha[0]
int from_to[] = { 0,2, 1,1, 2,0, 3,3 };
mixChannels( &bgra, 1, out, 2, from_to, 4 );

四、图像多通道分离与合并例程

为了使读者更加熟悉图像多通道分离与合并的操作，同时加深对图像不同通道作用的理解，在代码清单3-6中实现了图像的多通道分离与合并的功能。程序中用两种函数原型分别分离了RGB图像和HSV图像，为了验证merge ()函数可以合并多个通道不相同的图像，程序中分别用两种函数原型合并了多个不同通道的图像，合并后图像的通道数为5，不能通过imshow()函数显示，我们用Image Watch插件查看了合并的结果。由于RGB三个通道分离结果显示时都是灰色且相差不大，因此图3-5没有给出其分离后的结果，只给出合并后显示为绿色的合并图像，同时给出HSV分离结果，其他结果读者可以自行运行程序查看。

void QuickDemo::channels_demo(Mat& image) {

	Mat mvt[3];
	
	split(image, mvt);

	imshow("蓝色单通道", mvt[0]);
	imshow("绿色单通道", mvt[1]);
	imshow("红色单通道", mvt[2]);

	Mat dst;
	
	merge(mvt,3,dst);
	/*
	这里的3指，共有3个单通道图像
	*/
	imshow("分离再合并",dst);

}

void QuickDemo::channels_demo(Mat& image) {

	std::vector<Mat> mvt;

	split(image, mvt);

	imshow("蓝色单通道", mvt[0]);
	imshow("绿色单通道", mvt[1]);
	imshow("红色单通道", mvt[2]);

	Mat dst;

	merge(mvt, dst);

	imshow("分离再合并",dst);

}

#include
#include
#include
#include 
#include "opencv/highgui.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc,char** argv) {
    cout<<"OpenCv Version: "<<CV_VERSION<<endl;
    Mat img=imread("/home/wyh/Documents/C++demo/699342568.jpg");
    if(img.empty()){
        cout<<"请确认输入图片的名称是否正确"<<endl;
        return -1;
    }
    Mat HSV,dst;
    resize(img,dst,Size(img.cols*0.5,img.rows*0.5));
    cvtColor(dst,HSV,COLOR_BGR2HSV);
    Mat imgs0,imgs1,imgs2;//用于存放数组类型的结果
    Mat imgv0,imgv1,imgv2;//用于存放vector类型的结果
    Mat result0,result1,result2;//多通道合并的结果

    //输入数组参数的多通道分离与合并
    Mat imgs[3];
    split(dst,imgs);
    imgs0=imgs[0];
    imgs1=imgs[1];
    imgs2=imgs[2];
    imshow("RGB-R通道",imgs0);//显示分离后R通道的像素值
    imshow("RGB-G通道",imgs1);//显示分离后G通道的像素值
    imshow("RGB-B通道",imgs2);//显示分离后B通道的像素值
    imgs[2]=dst;//将数组中的图像通道数变成不统一
    merge(imgs,3,result0);//合并图像

    Mat zero=Mat::zeros(dst.rows,dst.cols,CV_8UC1);
    imgs[0]=zero;
    imgs[2]=zero;
    merge(imgs,3,result1);//用于还原G通道的真实情况，合并结果为绿色
    imshow("result1",result1);//显示合并结果

    //输入vector参数的多通道分离与合并
    vector<Mat>imgv;
    split(HSV,imgv);
    imgv0=imgv.at(0);
    imgv1=imgv.at(1);
    imgv2=imgv.at(2);
    imshow("HSV-H通道",imgv0);//显示分离后H通道的像素值
    imshow("HSV-S通道",imgv1);//显示分离后S通道的像素值
    imshow("HSV-V通道",imgv2);//显示分离后V通道的像素值
    imgv.push_back(HSV);//将vector中的图像通道数变成不统一
    merge(imgv,result2);//合并图像
    waitKey(0);
    return 0;
}