Opencv的merge函数-通道合并

最新推荐文章于 2024-05-02 15:49:04 发布
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分类专栏： opencv学习之路 文章标签： opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23880193/article/details/48024297
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本文介绍了如何使用OpenCV库将三张不同通道的图片合成一张，并通过代码示例展示了实现过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat blue_channels = imread("【蓝色通道】.jpg");
	Mat green_channels = imread("【绿色通道】.jpg");
	Mat red_channels = imread("【红色通道】.jpg");

	Mat mergeImage;
	Mat srcImage = imread("G:\\group.jpg");
	imshow("【合成前的图片】", srcImage);

	vector<Mat> v;
	split(srcImage, v);

	merge(v, mergeImage);

	imshow("【合成后的图片】", mergeImage);

	waitKey(0);

	return 0;
}

【opencv-c++】cv::merge通道合并
jn10010537的博客
10-04 1312
图像通道的分离，参考博客： 【opencv-c++】cv::split通道分离 https://blog.youkuaiyun.com/jn10010537/article/details/127159126cv::merge是cv::split函数的逆向操作，cv::merge将多个数组组合成更多通道数的多通道数组! 简而言之，cv::merge将多个单通道图像合并为一个多通道的图像。cv::merge的函数 注意：可以看到merge通过函数重载，有两个实现。
OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
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OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
【OpenCV】OpenCV函数精讲之 -- 通道合并：merge()函数
中科院AI算法工程师的博客
12-05 4293
merge()函数是将多个数组合并成一个多通道的数组。将一些孤立的单通道数组合并成一个多通道数组，创建一个由多个单通道阵列组成的多通道阵列。 merge()函数的C++有两个版本： void merge(const Mat& mv, size_tcount, OutputArray dst); void merge(InputArrayOfArray mv, OutputArray ...
opencv中的merge函数
alickr的博客
05-27 2万+
该函数用来合并通道 原型 void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst); 第一个参数是图像矩阵数组，第二个参数是需要合并矩阵的个数，第三个参数是输出 void merge(const vector& mv, OutputArray dst );第一个参数是图像矩阵向量容器，第二个参数是输出，这种方法无需说
OpenCv——merge（）函数数据合并
helloword111222的博客
10-06 3391
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 image=cv2.imread("dog.jpg")#读取要处理的图片 B,G,R = cv2.split(image) #分离出图片的B，R，G颜色通道 zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")#创建与image相同大小的零矩阵 re_image=cv2.merge([R,G,B]).
opencv split和merge操作
IT孤鹜的专栏
05-13 3万+
#include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage=imread("e:/huangshan.jpg"); Mat imageBlue,imageGreen,imageRed; Mat mergeImage; //定义一个Mat向量容器保
毛星云opencv之5.3分离颜色通道之merge函数
weixin_52634719的博客
10-26 237
我只是抄了关键代码，运行，然后啥事也没有发生 #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/core/core.hpp> #include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main
opencv-split-merge.zip
05-28
OpenCV的`cv::merge`函数可以将多个单通道图像合并为一个多通道图像，而`cv::copyTo`或直接赋值操作可以用来合并整个图像或图像的一部分。 在这个压缩包中，可能包含了一个或多个示例程序，演示了如何使用OpenCV的...
OpenCv中图像的多通道分离与合并，多通道分离函数split()，多通道合并函数merge()（学习笔记）
Xx_Studying的博客
12-30 1670
多通道分离函数split() split（）函数原型 //第一种 void cv::split(const Mat & src,Mat * mvbegin) //第二种 void cv::split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv) 其中，src：待分离的多通道图像；mvbegin：分离后的单通道图像，为数组形式，数组的大小与图像的通道数相同。m：待分离的多通道图像；mv：分离后的单通道图像，为向量（vector）形式。 多通道合并函数merge(
【OpenCV3】图像通道分离与合并——cv::split()与cv::merge()详解
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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。opencv2和opencv3中实现图像通道的合并与分离的函数分别是cv::split()和cv::merge()。
OpenCV-通道合并cv::merge
翟天保的博客
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函数原型：void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst);
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张齐贤的博客
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就让我们来详细介绍一下这两个互为冤家的函数。首先是进行通道分离的split函数。 &lt;1&gt;split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组。ps：这里的array按语境译为数组或者阵列。 这个split函数的C++版本有两个原型，他们分别是： C++: void split(const Mat&amp; src, Mat*mvbegin); C++: void split(In...
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split Divides a multi-channel array into several single-channel arrays. C++: void split(const Mat&amp; src, Mat* mvbegin) C++: void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv) Python: cv2.split(m[...
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第一种用法： void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst); 第一个参数是图像矩阵数组，第二个参数是需要合并矩阵的个数，第三个参数是输出 第二种用法： void merge(const vector& mv, OutputArray dst ); 第一个参数是图像矩阵向量容器，第二个参数是输出，这种方法无需说明需要合并的矩阵个数，vector对象自带说明 代码示例： std::vector<Mat>
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函数也提供了相同的功能，用于合并多个单通道或多通道的图像。函数将这两个图像合并成一个多通道的图像。最后，显示合并后的图像。函数用于将多个单通道或多通道的图像合并成一个多通道的图像。在这个例子中，我们首先读取了两个图像，然后创建了一个。容器来保存这两个图像。在C++中，OpenCV的。
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在这个示例中，我们首先使用cv::imread函数读取了两个单通道图像（image1.png和image2.png）。接下来，我们调用cv::merge函数，将images中的图像合并为一个多通道图像mergedImage。其中，cv::merge函数可以用于将多个单通道图像合并成一个多通道图像。本文将介绍cv::merge函数的用法，并提供相应的C++源代码示例。请注意，cv::imread函数用于读取图像，参数cv::IMREAD_GRAYSCALE指定了读取单通道灰度图像。希望本文对您有所帮助！
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opencv merge
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### 关于 OpenCV 中 `merge` 函数的用法 在计算机视觉库 OpenCV 中，`cv2.merge()` 是用于将多个单通道图像组合成一个多通道图像的功能[^1]。 #### 使用说明 此方法接受一个列表作为参数，该列表包含了要合并的多张图片（数组）。这些输入图像是具有相同大小和类型的单通道矩阵。返回的结果是一个由给定输入组成的多通道阵列对象。 #### Python 示例代码 下面展示了一个简单的例子来说明如何利用 `cv2.merge()` 将灰度图像转换为彩色图像： ```python import numpy as np import cv2 # 加载原始图像并将其分解为不同的颜色平面 image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)[^2] b, g, r = cv2.split(image) # 合并各个颜色分量创建新的RGB图像 merged_image = cv2.merge([b,g,r]) # 显示结果 cv2.imshow('Merged Image', merged_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个实例里，先通过读取一张彩色照片得到其 BGR 值表示形式；接着调用了 `split()` 方法分离出色彩空间中的每一个独立部分；最后再运用 `merge()` 把它们重新组装回原来的色彩模式下的一幅完整的图画。
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