【OpenCV + VS 】图像通道分离与合并

在图像处理中，图像的颜色信息通常存储在不同的颜色通道中，例如RGB图像包含红色、绿色和蓝色三个通道。在 OpenCV 中，图像通道分离和合并是常见的操作，它允许你单独处理每个颜色通道或重新组合它们。

本文将展示如何使用 OpenCV 实现图像的通道分离、通道合并以及通道混合操作。

1. 通道分离（split()）

图像的每个通道可以看作一个单独的灰度图像。对于彩色图像，OpenCV 提供了 split() 函数来分离图像的各个通道。

示例代码：通道分离

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;void channels_split_demo(Mat& image) {std::vector<Mat> mv;  // 用于存储分离后的通道// 使用split()函数将图像分成多个通道split(image, mv);  // mv[0]是蓝色通道，mv[1]是绿色通道，mv[2]是红色通道// 创建窗口并调整大小namedWindow("蓝色", WINDOW_NORMAL);resizeWindow("蓝色", 500, 500);  // 设置窗口大小为 500x500（可以根据需要调整）imshow("蓝色", mv[0]);namedWindow("绿色", WINDOW_NORMAL);resizeWindow("绿色", 500, 500);imshow("绿色", mv[1]);namedWindow("红色", WINDOW_NORMAL);resizeWindow("红色", 500, 500);imshow("红色", mv[2]);// 创建一个新的图像，设置绿色和红色通道为零，