转载：【OpenCV入门教程之五】分离颜色通道多通道图像混合

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作者：毛星云（浅墨）邮箱： happylifemxy@163.com

写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.4.8

上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作，以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用，对指定区域进行图像混合操作。

而为了更好的观察一些图像材料的特征，有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行分别显示和调整。通过OpenCV的split和merge方法可以很方便的达到目的。

这就是我们这篇文章的主要内容。依然是先看一张截图吧：

一、分离颜色通道

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。

就如上一节中讲到方法一样，这里的OutputArrayOfArrays我们通过【转到定义】大法，可以查到它是_OutputArray的引用，那么我们在源代码中再次通过【转到定义】看到_OutputArray类的原型，即是OutputArrayOfArrays的原型：

class CV_EXPORTS _OutputArray : public_InputArray

{

public:

_OutputArray();

_OutputArray(Mat& m);

template<typename _Tp> _OutputArray(vector<_Tp>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(vector<vector<_Tp>>& vec);

_OutputArray(vector<Mat>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(vector<Mat_<_Tp>>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(Mat_<_Tp>& m);

template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(Matx<_Tp, m,n>& matx);

template<typename _Tp> _OutputArray(_Tp* vec, int n);

_OutputArray(gpu::GpuMat& d_mat);

_OutputArray(ogl::Buffer& buf);

_OutputArray(ogl::Texture2D& tex);

_OutputArray(constMat& m);

template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<_Tp>&vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(constvector<vector<_Tp> >& vec);

_OutputArray(const vector<Mat>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<Mat_<_Tp>>& vec);

template<typename _Tp> _OutputArray(const Mat_<_Tp>& m);

template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(constMatx<_Tp, m, n>& matx);

template<typename _Tp> _OutputArray(const _Tp* vec, int n);

_OutputArray(const gpu::GpuMat& d_mat);

_OutputArray(const ogl::Buffer& buf);

_OutputArray(const ogl::Texture2D& tex);

virtual bool fixedSize() const;

virtual bool fixedType() const;

virtual bool needed() const;

virtual Mat& getMatRef(int i=-1) const;

/*virtual*/ gpu::GpuMat& getGpuMatRef() const;

/*virtual*/ ogl::Buffer& getOGlBufferRef() const;

/*virtual*/ ogl::Texture2D& getOGlTexture2DRef() const;

virtual void create(Size sz, int type, int i=-1, bool allowTransposed=false,int fixedDepthMask=0) const;

virtual void create(int rows, int cols, int type, int i=-1, boolallowTransposed=false, int fixedDepthMask=0) const;

virtual void create(int dims, const int* size, int type, int i=-1, boolallowTransposed=false, int fixedDepthMask=0) const;

virtual void release() const;

virtual void clear() const;

#ifdefOPENCV_CAN_BREAK_BINARY_COMPATIBILITY

virtual ~_OutputArray();

#endif

};

类体中还是有不少内容的，其实注意到里面是定义的各种模板，重载的各种构造函数就可以了。

好了，穿越完OutputArrayOfArrays的介绍，我们继续讲解split。

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：

最后看一个示例吧：

Mat srcImage;

Mat imageROI;

vector<Mat> 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);

将一个多通道数组分离成几个单通道数组的split()函数的内容大概就是这些了，下面我们来看一下和他亲如手足或者说是他的死对头——merge()函数。

<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。

来一个示例吧：

vector<Mat> 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);

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。

二、多通道图像混合示例程序

依然是每篇文章都会配给大家的一个详细注释的示例程序，把这篇文章中介绍的知识点以代码为载体，展现给大家。

本篇文章中，我们把多通道图像混合的实现代码封装在了名为MultiChannelBlending()的函数中。直接上代码吧：

//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------

// 程序名称:：【OpenCV入门教程之四】分离颜色通道&多通道图像混合配套源码

// VS2010版 OpenCV版本：2.4.8

// 2014年3月13 日 Create by 浅墨

// 图片素材出处：dota2原画 dota2logo

// 浅墨的微博：@浅墨_毛星云

//------------------------------------------------------------------------------------------------

//-----------------------------------【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<<endl<<"嗯。好了，得出了你需要的混合值图像~";

}

waitKey(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.jpg",0);

srcImage=imread("dota_jugg.jpg");

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】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

//【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

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)));

//【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 by浅墨");

imshow("<1>游戏原画+logo蓝色通道 by浅墨",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.jpg",0);

srcImage=imread("dota_jugg.jpg");

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 by浅墨");

imshow("<2>游戏原画+logo绿色通道 by浅墨",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.jpg",0);

srcImage=imread("dota_jugg.jpg");

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 by浅墨");

imshow("<3>游戏原画+logo红色通道 by浅墨",srcImage);

return true;

}

可以发现，其实多通道混合的实现函数中的代码大体分成三部分，分别对蓝绿红三个通道进行处理，唯一不同的地方是在取通道分量时取的是channels.at(0)，channels.at(1)还是channels.at(2)。

嗯，下面看一下运行截图：

嗯，本篇文章到这里就基本结束了，最后放出本篇文章配套示例程序的下载地址。

本篇文章的配套源代码请点击这里下载：

【浅墨OpenCV入门教程之五】配套源代码下载

OK，本节的内容大概就是这些，我们下篇文章见：）

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