Opencv_11_通道的分离与合并

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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#算法 #opencv

本文介绍了一个使用OpenCV库在C++中实现的颜色处理函数，展示了如何将图像分解为RGB通道，反转蓝色通道，然后进行通道混合的操作过程。

void ColorInvert::channels_demo(Mat& image)
{
    std::vector<Mat> mv;
    split(image, mv);
    imshow("蓝色", mv[0]);
    imshow("绿色", mv[1]);
    imshow("红色", mv[2]);


    Mat dst;
    mv[0] = 0;
    merge(mv, dst);
    imshow("红色", dst);

    int from_to[] = { 0,2,1,1,2,0 };
    mixChannels(&image, 1, &dst, 1, from_to, 3);
    imshow("通道混合", dst);
}

 

C++ opencv之 通道分离与合并（split，merge，mixChannels）
weixin_46196863的博客
12-03 3591
文章目录一、知识点二、函数原型1、split2、merge3、mixChannels三、代码四、输出图片1、通道分离2、通道合并3、通道混合 这篇博客我们来学习opencv的通道分离与合并（split，merge）两个函数： 一、知识点 OpenCV中默认imread函数加载图像文件，加载进来的是三通道彩色图像，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 // 通道分类 - merge // 通道
【学习OpenCV4】图像通道的分离、合并与混合方法（C++）
个人博客
07-20 1732
图像通道的分离后输出的多通道序列一般使用 std::vector<Mat> mv; 来存储，mv[0] 、mv[1]、mv[2]、分别对应BGR三个通道。但是现在显示的相当于是三张单通道的图像，也就相当于三张灰度图像。要想让三张图像恢复直观意义上的色彩，就需要使用下面通道合并的方法了。
11 OpenCV通道分离与合并
L7O7的博客
08-16 687
如果R，G，B分离，它们就分别对应一个单通道图像（因为都是单通道，所以为灰度图像）这时，如果再通过BGR2GRAY转换色彩空间，就可以得到对应的单通道图像。下图中间的R，G，B图，并不是分离，而是3通道中其他两个通道置0了。当然，这三个单通道图像再经过合并，就会恢复成原本的彩色图像了。彩色图像，是由RGB三个通道合并起来得到的。这里我们进行一个演示，实现如下通道的混合。这个混合的意思是，彩色图像本来是。根据文档，我们有两种分离方式。根据文档，我们有两种合并方式。的顺序，经过通道混合就变成了。
OpenCV 图像通道的分离与合并
青春有梦，且行且学习！
06-05 837
OpenCV 图像通道的分离与合并
Opencv -- 11通道分离与合并
xuechanba的博客
11-30 733
参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/guduruyu/article/details/70837779. 在图像处理中，尤其是处理多通道图像时，有时需要对各个通道进行分离，分别处理；有时还需要对分离处理后的各个通道进行合并，重新合并成一个多通道的图像。opencv中实现图像通道的分离与合并的函数分别是split()和merge()。 图像通道的分离 split() 来看程序： #include <iostream> #include "11_opencv_mat.h" us
OpenCV3 之 通道分离与合并
罗伯特祥的博客
09-06 3436
1. 通道分离 在OpenCV中通过split()函数来实现，该函数用于将一个多通道数组分离成几个单通道数组，其函数原型如下： void split(const Mat& src, Mat* mvbegin); void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv); 参数1：需要分离的通道数组 参数2：输出数组或输出的vector容器 公式...
OpenCV——通道分离和合并
小铅笔
06-09 719
void split(const Mat& src, Mat* mvbegin); void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv);
OpenCV(十三)：通道的分离与合并
www_dong的博客
10-20 824
图像通道（Image Channel）是图像数据的基本组成部分。
opencv图像处理————图像多通道分离与合并
m0_46704925的博客
06-04 2019
在图像处理中，图像通常由多个通道组成，其中每个通道代表了图像中的一种颜色信息。常见的图像有三个通道，分别代表红色、绿色和蓝色（RGB）。除了RGB之外，还有其他表示方式，比如灰度图像只有一个单通道。图像多通道分离是指将多通道图像分离为单独的通道，这样我们可以单独处理每个颜色通道的信息。而图像多通道合并则是将单独处理过的通道重新组合成一个多通道图像。这种操作对于图像处理中的很多任务都是至关重要的，比如颜色空间转换、滤波器处理等。
OpenCV_Mat颜色通道分离_各通道合成
03-31
"OpenCV_Mat颜色通道分离_各通道合成" OpenCV_Mat颜色通道分离_各通道合成是指使用OpenCV库对Mat图像进行颜色通道的分离和合成，包括图像的读取、颜色通道的分离、合成和显示。 颜色通道分离是将图像分解成三个...
计算机视觉与人工智能_OpenCV_Python_Caer库_图像处理_视频分析_机器学习_深度学习_图像变换_轮廓检测_颜色空间转换_通道分割与合并_模糊处理_位运算_课程代码与笔记_用于快.zip
06-15
通道分割与合并技术可以让开发者根据需要分离或合并图像的各个通道（如红色、绿色和蓝色通道），这对于图像分析的特定需求（比如提取图像中的特定颜色信息）至关重要。模糊处理是一种常见的图像预处理手段，它可以...
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 896
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 1024
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
布心老混子
12-02 333
做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 187
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 25
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
最新发布
Duoya1105的博客
12-05 135
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 683
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
简单多源BFS问题
MiauwYuki的博客
12-03 180
简单多源BFS问题
OpenCV实现彩色图像颜色通道分离与混合
本文将围绕“OpenCV 颜色通道的分离及混合”这一主题，深入探讨相关知识点，涵盖颜色空间的基本概念、通道分离与混合的技术原理、具体实现方法以及实际应用场景。 首先，理解颜色通道的概念是掌握该技术的前提。在...
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