本文是《OpenCV实战从入门到精通》系列之第17篇
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之一 -- OpenCV宏的讲解
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之二 -- OpenCV如何进行图像腐蚀操作
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之三 -- canny边缘检测
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之四 -- 常用的函数讲解(mat、imread、imshow、imwrite、nameWindow)
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之五 -- 教你使用Rect()函数
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之六 -- 教你如何使用滑动条-createTrackbar()函数
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之七 -- 教你如何使用鼠标操作SetMouseCallback
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之八 -- 带你深入理解Mat容器
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之九 -- OpenCV有哪些常用的数据结构和函数
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十 -- 教你如何使用OpenCV绘制基本图形
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十一 -- LUT函数讲解及像素在矩阵中如何存储
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十二 -- 教你如何使用指针访问像素
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十三 -- 教你如何使用迭代器访问像素
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十四 -- 教你如何使用动态地址运算配合at访问元素
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十五 -- 教你如何对ROI区域进行叠加
【OpenCV】OpenCV实战从入门到精通之十六 -- 教你如何对ROI图像通过线性混合进行操作
目录
分离颜色通道split()
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C++: void split(const Mat& src, Mat*mvbegin);
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C++: void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv);
- 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。
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Mat aChannels[3];
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//src为要分离的Mat对象
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split(src, aChannels); //利用数组分离
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std::vector<Mat> channels;
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split(src, channels); //利用vector对象分离
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imshow("B",channels[0]);
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imshow("G",channels[1]);
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imshow("R",channels[2]);
使用举例子:
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vector<Mat> channels;
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Mat imageBlueChannel;
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Mat imageGreenChannel;
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Mat imageRedChannel;
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srcImage1= imread("logo.jpg");
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// 把一个3通道图像转换成3个单通道图像
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split(srcImage1,channels);//分离色彩通道
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imageBlueChannel = channels.at(0);
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imageGreenChannel = channels.at(1);
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imageRedChannel = channels.at(2);
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//-------------------------------【头文件、命名空间】--------------------------------------
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//
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//--------------------------------------------------------------------------
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#include <opencv2\opencv.hpp>
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#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
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#include <highgui.h>
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#include <cv.h>
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#include <iostream>
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using namespace cv;
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using namespace std;
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//-------------------------------【全局函数声明】--------------------------------------
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//
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//--------------------------------------------------------------------------
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bool split_test();
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int main()
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{
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system("color 5E");
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if (split_test())
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{
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cout << " Split()函数 " << "运行成功!" << endl;
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}
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waitKey(0);
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return 0;
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}
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bool split_test()
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{
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vector<Mat> channels;
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Mat imageBlueChannel;
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Mat imageGreenChannel;
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Mat imageRedChannel;
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Mat srcImage1 = cv::imread("org.jpg");
-
cout << srcImage1.rows << " srcImage1 row" << endl;
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cout << srcImage1.cols << " srcImage1 col" << endl;
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// 把一个3通道图像转换成3个单通道图像
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split(srcImage1, channels);//分离色彩通道
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imageBlueChannel = channels.at(0);
-
//cout << imageBlueChannel << endl;
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imageGreenChannel = channels.at(1);
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imageRedChannel = channels.at(2);
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namedWindow("<1>蓝色通道", 1);
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imshow("<1>蓝色通道", imageBlueChannel);
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namedWindow("<2>绿色通道", 1);
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imshow("<2>绿色通道", imageGreenChannel);
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namedWindow("<3>红色通道", 1);
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imshow("<3>红色通道", imageRedChannel);
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return true;
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}
蓝色通道
绿色通道
红色通道
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原文链接:kings.blog.csdn.net/article/details/102476417