函数原型
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);
参数说明
- InputArray类型的m，输入的需要分离通道的图像。
- OutputArrayOfArrays的mv，输出的vector容器，装载不同通道的图像信息。
- OpenCV是BGR色彩空间，第一个通道是蓝色通道Blur，第二个通道是绿色通道Green，第三个通道是红色通道Red，和我们传统意义上的RGB相反，注意一下哦~
测试代码
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctime> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { // 读取图片 Mat src = imread("tangsan.jpg");//imread()函数载入图像 // 判断是否为空 if (src.empty()) { cout << "Can not load image\n" << endl;// return -1; } // vector创建三通道Mat vector<cv::Mat> channels; cv::split(src, channels); // OpenCV的BGR色彩空间同传统意义的RGB相反，所以1通道是Blue蓝，2通道是Green绿，3通道是Red红 // 蓝通道削弱，再合并，看图片效果 channels[0] = channels[0] / 2; cv::Mat result; cv::merge(channels, result); imshow("original", src); imshow("result", result); waitKey(0); system("pause"); return 0; }
测试效果
图1 图像三通道数据示意图
图2 图像单通道数据示意图
图3 单通道处理后的效果图
如上图所示，图像一般是三通道的矩阵数据，通道分离后，三个通道分别成为一个灰度图像，对蓝色通道数据除以2，相当于削弱了原图的蓝通道信息比例，效果图更暖色系~
通道分离除了处理图像，也经常用于数据计算，最常见的就是复数的计算，后面会写相关的文章介绍具体的应用场景，比如FFT傅里叶变换。
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