一、图像通道的分离

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void split(
	const cv::Mat& image, //输入图像
	vector<Mat>& mv // 输出的多通道序列（n个单通道序列）
);

  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。
  
  示例代码：

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void MyDemo::channels_Demo(Mat& image) {
	std::vector<Mat> mv;
	split(image, mv);
	imshow("Blue Channel", mv[0]);
	imshow("Green Channel", mv[1]);
	imshow("Red Channel", mv[2]);
}

二、通道的合并

  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。

  通道的合并需要用到 merge() 函数。

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void merge(
	const vector<cv::Mat>& mv, // 输入的多通道序列(n个单通道序列)
	cv::OutputArray dst // 输出图像，包含mv
);

  根据 merge() 函数的定义，我们只需要控制输入的多通道数组 mv[] 中的三个值，就可以实现通道的合并。

  示例代码：

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void MyDemo::channels_Demo(Mat& image) {
	std::vector<Mat> mv;
	split(image, mv);
	
	Mat m1,m2,m3;
	mv[1] = 0;
	mv[2] = 0;
	merge(mv, m1);
	imshow("Blue Channel", m1);

	split(image, mv);
	mv[0] = 0;
	mv[2] = 0;
	merge(mv, m2);
	imshow("Green Channel", m2);

	split(image, mv);
	mv[0] = 0;
	mv[1] = 0;
	merge(mv, m3);
	imshow("Red Channel", m3);
}

  我们已经知道如何将图像的三个通道提取出来了，因此我们可以将三个通道进行任意组合，合并出我们想要的图片。

三、通道的混合

  通道的混合也是将三个通道进行任意排列

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C++: void mixChannels(const Mat*src, size_t nsrcs, Mat* dst, size_t ndsts, const int* fromTo, size_t npairs)
参数 作用
src 输入矩阵
nsrcs 输入矩阵的个数
dst 输出矩阵
ndsts 输出矩阵的个数
fromTo 序号对向量 
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void MyDemo::channels_Demo(Mat& image) {
	Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	int ft[] = { 0,2,1,1,2,0 };//互换1、3通道
	mixChannels(&image,1, &dst,1, ft,3);
	imshow("Mix", dst);
}