Opencv—分离多通道图像_extractchannel各通道分别代表opencv-优快云博客

这篇博客记录了使用OpenCV进行多通道图像处理的学习过程。主要目标是将彩色图像的BGR三个通道分别提取为独立的灰度图像，然后通过特定函数将单通道图像转换回带有相应颜色通道的彩色图像。通过调整颜色通道，最终得到了满足需求的图像效果。

记录自己的学习的笔记而已。

目的：将一幅彩色图像三个单通道的图像表示出来。

所用到的函数

 cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3 );

其中，src是原图像，dst0、dst1、dst2、定义的单通道图像；
cvSplit()中是按bgr分离的。

const char* name = "Koala.jpg";

IplImage* Image = cvLoadImage(name,CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR||CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH);

IplImage* rImage = cvCreateImage(cvGetSize(Image),IPL_DEPTH_8U,1);
IplImage* gImage = cvCreateImage(cvGetSize(Image), IPL_DEPTH_8U, 1);
IplImage* bImage = cvCreateImage(cvGetSize(Image), IPL_DEPTH_8U, 1);

cvSplit(Image,bImage,gImage,rImage,0);//分离顺序是逆序

结果：
这里写图片描述

三个单通道的图像都是灰度图，然而需要的是带相应通道的图像；

IplImage* rImg = cvCreateImage(cvGetSize(Image), IPL_DEPTH_8U, 3);
IplImage* gImg = cvCreateImage(cvGetSize(Image), IPL_DEPTH_8U, 3);
IplImage* bImg = cvCreateImage(cvGetSize(Image), IPL_DEPTH_8U, 3);

利用

cvMerge( const CvArr* src0, const CvArr* src1,const CvArr* src2, const CvArr* src3,CvArr* dst );

将单通道图像变为彩色图像；

cvMerge(0, 0, rImage, 0, rImg);
cvMerge(0, gImage,0 , 0, gImg);
cvMerge(bImage, 0, 0, 0, bImg);

结果
这里写图片描述
这是美术三原色，不是色光三原色；利用色光三原色和美术三原色的关系进行变换；

cvMerge(bImage, gImage, 0, 0, rImg);
cvMerge(bImage, 0, rImage, 0, gImg);
cvMerge(0, gImage, rImage, 0,bImg);

结果：
这里写图片描述
最后这样就满足要求了。