若要对Opencv中（BGR）颜色通道进行单一处理，那必然会涉及到通道分离（split）与合并（merge）。那么本篇博客笔者记录了两个方法的使用方法和案例。案例来源于《Opencv3编程入门学习》。

0. 环境

系统：Windows 10
平台：VS 2013
OpenCV版本：Opencv 3.0

1. split()通道分离函数

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

第一个参数：即是原图像；
第二个参数：mvbegin，是一个Mat类型的一个数组，通常这个数组都是[3]的大小，这个数组大小表示的是通道个数，mvbegin就是指的将原图像按照（BGR）通道顺序逐一进行存储的单通道数组。通常可以用vector mvbegin的方式进行定义。

2. merge()通道合并函数

void merge(const Mat* mv, size_tcount, OutputArray dst);
void merge(InputArrayOfArrays mv, OutputArray dst);

第一个参数：mv,单通道图像数组，在split函数的第二个参数有解释；
第二个参数：size_tcoutn，当mv为一个空白的C数组时，代表输入矩阵的个数，参数要大于1；
第三个参数：dst，合并后的图像。

3. 使用案例

#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
//#include <opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>using namespace cv;
using namespace std;bool MultiChannelBlending()
{Mat srcImage;Mat logoImage;vector<Mat> channels;Mat imageBlueChannel, imageGreenChannel, imageRedChannel;//channels.resize(3);//=====================蓝色通道=====================//描述：多通道混合-蓝色分量部分//==================================================srcImage = imread("dota_jugg.jpg");logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);if (!srcImage.data){ printf("读取srcImage图像错误！\n"); return false; }if (!logoImage.data){ printf("读取logoImage图像错误！\n"); return false; }split(srcImage, channels);//分离色彩通道imageBlueChannel = channels.at(0);addWeighted(imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)),1.0,logoImage,0.5,0,imageBlueChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));merge(channels, srcImage);//合并色彩通道namedWindow("【多通道混合-蓝】");imshow("【多通道混合-蓝】", srcImage);//=====================绿色通道=====================//描述：多通道混合-绿色分量部分//==================================================srcImage = imread("dota_jugg.jpg");logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);if (!srcImage.data){ printf("读取srcImage图像错误！\n"); return false; }if (!logoImage.data){ printf("读取logoImage图像错误！\n"); return false; }split(srcImage, channels);//分离色彩通道imageGreenChannel = channels.at(1);addWeighted(imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)),1.0,logoImage,0.5,0,imageGreenChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));merge(channels, srcImage);namedWindow("【多通道混合-绿】");imshow("【多通道混合-绿】", srcImage);//=====================红色通道=====================//描述：多通道混合-红色分量部分//==================================================srcImage = imread("dota_jugg.jpg");logoImage = imread("dota_logo.jpg", 0);if (!srcImage.data){ printf("读取srcImage图像错误！\n"); return false; }if (!logoImage.data){ printf("读取logoImage图像错误！\n"); return false; }split(srcImage, channels);//分离色彩通道imageRedChannel = channels.at(2);addWeighted(imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)),1.0,logoImage,0.5,0,imageRedChannel(Rect(500, 250, logoImage.cols, logoImage.rows)));merge(channels, srcImage);namedWindow("【多通道混合-红】");imshow("【多通道混合-红】", srcImage);return true;
}void main()
{system("color 9F");//控制台背景色设置if (MultiChannelBlending()){cout << endl << "\n运行成功，得出了需要的图像！";}waitKey(0);
}

4. 效果

5. 注意

在使用split函数过程中，如果是Debug版本运行极有可能碰到“0xC0000005内存访问冲突问题”，若遇到可参考笔者上篇blog进行解决。

6. 结束语

本次博客源于《Opencv3编程入门》一书中5.3分离颜色通道、多通道图像混合一小节内容的总结，大部分离不开书上内容，对于两个函数，笔者部分做出了个人的理解，如理解有误，望大家指出。

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