OpenCV4.0入门（8）通道分离与合并

知识点：

OpenCV中的imread()函数原型为：Mat imread(const string& filename, int flags=1 )，flags有如下几种类型

枚举标识	备注
IMREAD_UNCHANGED = -1	8位原通道，新版本已经废置
IMREAD_GRAYSCALE = 0	8位1通道，图像总是转换成灰度
IMREAD_COLOR = 1	8位3通道，图像总是转换到彩色
IMREAD_ANYDEPTH = 2	1通道，若载入16位或32位图像返回对应深度图像，否则转换为8位
IMREAD_ANYCOLOR = 4	8位3通道

其默认值是 IMREAD_COLOR，即加载三通道彩色图像。如果想展现最真实的图像，可以使用：

imread("xx.jpg", IMREAD_ANYDEPTH | IMREAD_ANYCOLOR )；

IMREAD_COLOR 色彩空间是RGB色彩空间、通道顺序是BGR（蓝色、绿色、红色）、对于三通道的图像OpenCV中提供了两个API函数用以实现通道分离与合并。

- split 通道分离

- merge 通道合并

 

#ifndef DAY08
#define DAY08

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

void day08() {

	Mat src = imread("G:\\opencvTest\\test.jpg");
	if (src.empty()) {
		cout << "could not load image.." << endl;
		return;
	}
	imshow("input", src);

	vector<Mat> mv;
	Mat dst1, dst2, dst3;
	// 蓝色通道为零
	split(src, mv);
	mv[0] = Scalar(0);
	merge(mv, dst1);
	imshow("output1", dst1);

	// 绿色通道为零
	split(src, mv);
	mv[1] = Scalar(0);
	merge(mv, dst2);
	imshow("output2", dst2);

	// 红色通道为零
	split(src, mv);
	mv[2] = Scalar(0);
	merge(mv, dst3);
	imshow("output3", dst3);

	waitKey(0);
}

#endif // !DAY08

 

扩展知识：

在很多CNN的卷积神经网络中输入的图像一般会要求[h, w, ch]其中h是高度、w是指宽度、ch是指通道数数目。

OpenCV DNN模块中关于图像分类的googlenet模型输入[224,224,3]表示的就是224x224大小的三通道的彩色图像输入。