图像通道、Scalar、分离、合成通道

http://lib.csdn.net/article/opencv/33264

http://blog.csdn.net/laohu_tiger/article/details/17359777

http://blog.csdn.net/qq_29540745/article/details/52487832

• 图像通道

 1.一个图像的通道数是N，就表明每个像素点处有N个数，一个a×b的N通道图像，本质上是三维数组，N表示第三个维度的个数，其图像矩阵实际上是N行a*b的数字矩阵。

OpenCV中图像的通道可以是1、2、3和4。其中常见的是1通道和3通道，2通道和4通道不常见。

      1通道的是灰度图。

      3通道的是彩色图像，比如RGB图像。

      4通道的图像是RGBA，是RGB加上一个A通道，也叫alpha通道，表示透明度。PNG图像(便携式网络图形（Portable Network Graphics）)是一种典型的4通道图像。alpha通道可以赋值0到1，或者0到255，表示透明到不透明，但是一般直接imshow()是看不出什么效果来的

      2通道的图像是RGB555和RGB565。2通道图在程序处理中会用到，如傅里叶变换，可能会用到，一个通道为实数，一个通道为虚数，主要是编程方便。RGB555是16位的，2个字节，5+6+5，第一字节的前5位是R，后三位+第二字节是G，第二字节后5位是B，可见对原图像进行压缩了。

2.OpenCV中用imshow( )来显示图像，只要Mat的数据矩阵符合图像的要求，就可以用imshow来显示，超过了4通道，就不是图像了，imshow( )也显示不了。

3.imshow( )显示单通道图像时一定是灰度图，如果我们想显示红色的R分量，还是应该按三通道图像显示，只不过G和B通道要赋值成0或255.

4.通道分解用split( )，通道合成用merg( )，这俩函数都是mixchannel( )的特例。

注意：其实任何一张彩图都是4通道图像，只是读不读的问题。

•  Scalar

在C++和opencv编程的时候，自建一个图片矩阵的时候，会用到Scalar函数和CV_8UC1等数据类型，用法如下：

Scalar表示为图像的通道赋值，CV_8UC1表示8位无符号数1通道，CV_8UC3表示8位无符号数3通道，CV_8UC4表示8位无符号数4通道。通道数也就是声明数组‘大小’，是1维还是3维，CV_8UC2不常用

Scalar(x)，一般用于灰度图像，数据格式为：CV_8UC1或者是CV_8U，但是如果将数据格式变成CV_8UC3，则一个参数的情况下默认为B分量，后面的GR默认为0

Scalar(x,y)，数据格式为CV_8UC1时，忽略后面的y，数据格式变成CV_8UC3，默认为BG分量，后面的R默认为0

Scalar(x,y,z)，一般用于彩色图像的显示

Scalar(x,y,z,m)，一般用于带透明通道的图像显示

结论：CV_8UCn和Scalar中的参数个数m的关系，如果n>m，那么后面的通道值默认为0，如果n<m，那么只取calar中的参数中的前n个。

 Mat Img_tmp(600, 500, CV_8UC4, Scalar(255，255，255，0));

 表示自建一个大小为600*500的四通道白色不透明的图片

• split( )
  

C++: void split(const Mat& mtx, Mat* mv)
C++: void split(const Mat& mtx, vector<Mat>& mv)

参数：mtx   输入矩阵

           mv    输出矩阵或矩阵数组

• merge( )

C++: void merge(const Mat* mv, size_t count, OutputArray dst)
C++: void merge(const vector<Mat>& mv, OutputArray dst)

参数：mv    输入矩阵

           count   当mv是C形式的array时，count表示输入矩阵个数

          dst   输出矩阵