OpenCV split函数 merge函数 及示例

 就让我们来详细介绍一下这两个互为冤家的函数。首先是进行通道分离的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按语境译为数组或者阵列。

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。

<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：

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。

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。

at()与[]一样，为下标索引。

综合示例：

//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------//     描述：包含程序所依赖的头文件//----------------------------------------------------------------------------------------------                                                                                    #include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------//     描述：包含程序所使用的命名空间//-----------------------------------------------------------------------------------------------  using namespace cv;using namespace std;int main(){vector<Mat> channels;Mat imageBlueChannel;Mat imageGreenChannel;Mat imageRedChannel;MatsrcImage4 = imread("dota.png");// 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);//三个分量R、G、B因为是单通道图像，所以只能显示为灰度图。//如果要想显示出颜色来，应该用三通道图像来显示，比如显示R，我们就让G和B通道的数值为0或255。//显示彩色的B分量vector<Mat> mbgr(3);Mat bk1(srcImage4.size(), CV_8UC1, Scalar(0));//表示了矩阵中元素的类型以及矩阵的通道个数，它是一系列的预定义的常量，其命名规则为CV_ + (位数）+（数据类型）+（通道数）。Mat imageB(srcImage4.size(), CV_8UC3);mbgr[0] = channels[0];mbgr[1] = bk1;mbgr[2] = bk1;merge(mbgr, imageB);imshow("imageB", imageB);waitKey();return 0;}

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<Mat>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。

多通道图像混合示例程序：

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------//  程序名称:：【OpenCV入门教程之四】分离颜色通道&多通道图像混合 //------------------------------------------------------------------------------------------------//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------//     描述：包含程序所依赖的头文件//----------------------------------------------------------------------------------------------                                                                                    #include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>//-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------//     描述：包含程序所使用的命名空间//-----------------------------------------------------------------------------------------------  using namespace cv;using namespace std;//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------//     描述：全局函数声明//-----------------------------------------------------------------------------------------------bool MultiChannelBlending();//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------//     描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始//-----------------------------------------------------------------------------------------------int main(){//system("color5E");if (MultiChannelBlending()){cout << "嗯。好了，得出了你需要的混合值图像~" << endl;}waitKey();//int cvWaitKey( int delay=0 )return 0;}//-----------------------------【MultiChannelBlending( )函数】--------------------------------//     描述：多通道混合的实现函数//-----------------------------------------------------------------------------------------------bool MultiChannelBlending(){//【0】定义相关变量Mat srcImage;Mat logoImage;vector<Mat>channels;Mat  imageBlueChannel;//=================【蓝色通道部分】=================//     描述：多通道混合-蓝色分量部分//============================================//【1】读入图片logoImage = imread("dota_logo.png", 0);srcImage = imread("dota.png");if (!logoImage.data) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！\n"); return false; }if (!srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！\n"); return false; }//data  uchar型的指针。Mat类分为了两个部分:矩阵头和指向矩阵数据部分的指针，data就是指向矩阵数据的指针//指向矩阵数据的指针不为0，则说明成功读取图像了，否则读取错误//【2】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//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。//矩阵与数组没有本质区别，前者一般用于数学描述，后者一般用于编程描述。//图像数据以矩阵的形式存在//【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//下标操作返回的是元素的引用，at()和[]等同，都是下标操作imageBlueChannel = channels.at(0);//【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addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 0.5, 0, imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));//dst = src1[I]*alpha+ src2[I]*beta + gamma;//void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1); //【5】将三个单通道重新合并成一个三通道merge(channels, srcImage);//【6】显示效果图namedWindow("<1>游戏原画+logo蓝色通道");imshow("<1>游戏原画+logo蓝色通道 ", srcImage);//=================【绿色通道部分】=================//     描述：多通道混合-绿色分量部分//============================================//【0】定义相关变量Mat  imageGreenChannel;//【1】重新读入图片logoImage = imread("dota_logo.png", 0);srcImage = imread("dota.png");if (!logoImage.data) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！\n"); return false; }if (!srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！\n"); return false; }//【2】将一个三通道图像转换成三个单通道图像split(srcImage, channels);//分离色彩通道//【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imageGreenChannel = channels.at(1);//【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addWeighted(imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 0.5, 0., imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));//【5】将三个独立的单通道重新合并成一个三通道merge(channels, srcImage);//【6】显示效果图namedWindow("<2>游戏原画+logo绿色通道");imshow("<2>游戏原画+logo绿色通道 ", srcImage);//=================【红色通道部分】=================//     描述：多通道混合-红色分量部分//============================================//【0】定义相关变量Mat  imageRedChannel;//【1】重新读入图片logoImage = imread("dota_logo.png", 0);srcImage = imread("dota.png");if (!logoImage.data) { printf("Oh，no，读取logoImage错误~！\n"); return false; }if (!srcImage.data) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！\n"); return false; }//【2】将一个三通道图像转换成三个单通道图像split(srcImage, channels);//分离色彩通道//【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imageRedChannel = channels.at(2);//【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addWeighted(imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)), 1.0,logoImage, 0.5, 0., imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));//【5】将三个独立的单通道重新合并成一个三通道merge(channels, srcImage);//【6】显示效果图namedWindow("<3>游戏原画+logo红色通道 ");imshow("<3>游戏原画+logo红色通道 ", srcImage);return true;}