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在做机器视觉时，常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像，以方便图像处理，但是。写这篇博客，是为加深对这两个概念的理解，下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码，并对运行结果进行观察分析。
OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵，而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int cols, int type );的最后一个参数channels(通道数可以是1、2、3、4)和type都包含了选择通道数，一般来说常用的是RGB颜色空间，而R、G、B则表示三个通道，是三通道图像。此外，depth代表深度，type里包含对深度的选择，深度即选择存储图像矩阵的元素数据类型(长度)，当然是数据长度(比如8bit,16bit,32bit)越长，能存储的范围越大，相应的，像素也越大，图像就越清晰。
图像通道在RGB色彩模式下就是指在下就是指那单独的红色R、绿色G、蓝色B部分。也就是说，一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的。他们共同作用产生了完整的图像。同样在HSV色系中指的是色调H，饱和度S，亮度V三个通道。除了这两个三通道图像模式，以下列举了还列举一些图像模式(来自百度百科图像模式)
图像模式：
/* Constants for color conversion */ #define CV_BGR2BGRA 0 #define CV_RGB2RGBA CV_BGR2BGRA #define CV_BGRA2BGR 1 //...大部分省略 #define CV_Luv2RGB 59 #define CV_HLS2BGR 60 #define CV_HLS2RGB 61 #define CV_COLORCVT_MAX 100
cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0,
CvArr* dst1,Arr* dst2, CvArr* dst3 );函数对某个颜色空间的多个通道进行分离。用cvMerge(
const CvArr* src0, const CvArr* src1,const CvArr* src2, const CvArr* src3, CvArr* dst );函数将几个单通道图像合并为一个多通道图像。
#include"cv.h"
#include"cxcore.h"
#include"highgui.h"
using namespace std;
int main(int argc,char **argv)
{
if(argc>=2)
{
IplImage *image,*change,*H,*S,*V,*R,*B,*G,*two,*Zero;
//创建图像显示窗口
cvNamedWindow("image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("R",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("G",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("B",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("HS",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("HV",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("VS",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("RG",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("RB",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("BG",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Zero",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
image=cvLoadImage(argv[1]);//载入图像
//分配图像空间
change=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,3);
R=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
G=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
B=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
H=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
S=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
V=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
two=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,3);
Zero=cvCreateImage(cvSize(image->width,image->height),IPL_DEPTH_8U,1);
cvZero(Zero);//在将两个通道合并是，不能没有第三个通道，而是将该通道设为空白，即全0
cout<<"IPL_DEPTH_8U = "<<IPL_DEPTH_8U<<endl;
cout<<"CV_RGB2HSV = "<<CV_RGB2HSV<<endl;
cout<<"CV_HSV2RGB = "<<CV_HSV2RGB<<endl;
cvCvtColor(image,change,CV_RGB2HSV); //将RGB色系转换为HSV色系
cvSplit(image,R,G,B,0);//分离多通道
cvSplit(change,H,S,V,0);//分离多通道
//显示RGB图单通道图
cvShowImage("image",image);
cvShowImage("Zero",Zero);
cvShowImage("R",R);
cvShowImage("G",G);
cvShowImage("B",B);
cvMerge(R,G,Zero,0,two); //合并两个图像空间
cvShowImage("RG",two);//显示B通道为空白时的图像
cvMerge(Zero,G,B,0,two);
cvShowImage("BG",two);
cvMerge(R,Zero,B,0,two);
cvShowImage("RB",two);
cvMerge(H,S,Zero,0,two);
cvCvtColor(two,change,CV_HSV2RGB);//cvShowImage是按照RGB色彩方式显示图像的，故要通过RGB色系展示对HSV色系的更改效果
cvShowImage("HS",change);
cvMerge(Zero,S,V,0,two);
cvCvtColor(two,change,CV_HSV2RGB);//cvShowImage是按照RGB色彩方式显示图像的，故要通过RGB色系展示对HSV色系的更改效果
cvShowImage("VS",change);
cvMerge(H,Zero,V,0,two);
cvCvtColor(two,change,CV_HSV2RGB);//cvShowImage是按照RGB色彩方式显示图像的，故要通过RGB色系展示对HSV色系的更改效果
cvShowImage("HV",change);
cvWaitKey(0);
cvDestroyAllWindows();
cvReleaseImage(&image);
cvReleaseImage(&change);
}
system("pause");
return 1;
}
(注意：cvShowImage展示图像是通过RGB的方式展示的，所以要展示HSV色系的图像，要先将其变化为RGB色系再进行展示。一个三通道的图像，如RGB空间的图像，"缺少"某个通道，不能是某个通道的没有为NULL，而是该通道的元素值都为0，这里增加了Zero单通道图像空间，并用cvZero清空。)
多通道(Multichannel)单通道(singlechannel)图像概念梳理
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Peit/p/6028671.html
