opencv Mat 多通道拆分Split群組合Merge

1. #include<opencv2/opencv.hpp>  
2. #include<iostream>  
3. #include<cassert>  
4. #include<vector>  
5. using namespace cv;  
6. using namespace std;  
7. int main()  
8. {  
9.     Mat srcImage=imread("e:/huangshan.jpg");  
10.     Mat imageBlue,imageGreen,imageRed;  
11.     Mat mergeImage;  
12.     //定義一個Mat向量容器儲存拆分後的資料  
13.     vector<Mat> channels;  
14.     //判斷檔案加載是否正确  
15.     assert(srcImage.data!=NULL);  
16.     namedWindow("image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
17.     namedWindow("mergeImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
18.     //通道的拆分  
19.     split(srcImage,channels);  
20.     //提取藍色通道的資料  
21.     imageBlue = channels.at(0);  
22.     //提取綠色通道的資料  
23.     imageGreen = channels.at(1);  
24.     //提取紅色通道的資料  
25.     imageRed = channels.at(2);  
26.     imshow("image",imageBlue);  
27.     //對拆分的通道資料合并  
28.     merge(channels,mergeImage);  
29.     imshow("mergeImage",mergeImage);  
30.     waitKey();  
31.     system("pause");  
32.     return 0;  
33. }  

1. #include<opencv2/opencv.hpp>  
2. #include<iostream>  
3. #include<cassert>  
4. #include<vector>  
5. using namespace cv;  
6. using namespace std;  
7. int main()  
8. {  
9.     Mat srcImage=imread("e:/jiansheng.jpg");  
10.     Mat logoImage = imread("e:/timu.jpg",0);  
11.     Mat imageBlue,imageGreen,imageRed;  
12.     Mat mergeImage;  
13.     //定義一個Mat向量容器儲存拆分後的資料  
14.     vector<Mat> channels;  
15.     //判斷檔案加載是否正确  
16.     assert(srcImage.data!=NULL && logoImage.data!=NULL);  
17.     //namedWindow("image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
18.     namedWindow("mergeImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);  
19.     //通道的拆分  
20.     split(srcImage,channels);  
21.     //提取藍色通道的資料  
22.     imageBlue = channels.at(1);  
23.     addWeighted(imageBlue(Rect(0,0,logoImage.cols,logoImage.rows)),0.5,logoImage,0.5,0.,imageBlue(Rect(0,0,logoImage.cols,logoImage.rows)));  
24.     //對拆分的通道資料合并  
25.     merge(channels,mergeImage);  
26.     imshow("mergeImage",mergeImage);  
27.     waitKey();  
28.     system("pause");  
29.     return 0;  
30. }  
31. 原文位址：http://blog.csdn.net/omuyejingfeng1/article/details/25685141
32. sift,surf比對代碼http://blog.csdn.net/omuyejingfeng1/article/details/24372815