图像多通道分离与合并

灵活的运用分离与合并以减少数据处理量，加快代码的处理效果。

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
    Mat img = imread("lena.png");
    if (img.empty())
    {
        cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
        return -1;
    }
    Mat HSV;
    cvtColor(img, HSV, COLOR_RGB2HSV);
    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(img, imgs);
    imgs0 = imgs[0];
    imgs1 = imgs[1];
    imgs2 = imgs[2];
    imshow("RGB-B通道", imgs0);  //显示分离后B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-R通道", imgs2);  //显示分离后R通道的像素值
    imgs[2] = img;  //将数组中的图像通道数变成不统一
    merge(imgs, 3, result0);  //合并图像
                              //imshow("result0", result0);  //imshow最多显示4个通道，因此结果在Image Watch中查看
    Mat zero = cv::Mat::zeros(img.rows, img.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
                           //imshow("result2", result2);  /imshow最多显示4个通道，因此结果在Image Watch中查看
    waitKey(0);
    return 0;
}