4-5 合并色彩通道

4-5-1 合并B、G、R通道的图像

OpenCV提供的 merge( ) 函数可以合并B、G、R通道的图像对象，成为 BGR 图像对象，语法如下：

     bgr_image = cv2.merge（[blue, green, red]）    # 合并通道的图像对象

上述bgr_image是BGR图像对象，merge( )函数的参数可以是 列表 （list），参考上述语法公式，也可以使用 元组 （tuple）方式传递要合并的通道图像对象，参数内容如下：

blue ： B 通道图像对象。

green ： G 通道图像对象。

red ： R 通道图像对象。

注 ：合并顺序若不同，所得的结果也会不同。

程序实例 ch4_10.py： 先按B→G→R顺序合并图像，然后按R→G→B顺序合并图像，最后列出两个结果，窗口标题会显示合并顺序。

执行结果

从上述实例可以得知，合并的顺序不同所得到的图像也会不同。以B→G→R顺序所得就是BGR色彩图像，以R→G→B顺序所得就是RGB色彩图像。至于BGR色彩图像与RGB色彩图像的转换，读者可以参考4-1节。

4-5-2 合并H、S、V通道的图像

OpenCV提供的 merge( ) 函数也可以合并H、S、V通道的图像对象，成为 HSV 图像对象，语法如下：

     hsv_image = cv2.merge（[hue, saturation, value]）   # 合并通道的图像对象

上述hsv_image是HSV图像对象，merge( )函数的参数内容如下：

hue ： H 通道图像对象。

saturation ： S 通道图像对象。

value ： V 通道图像对象。

注 ：合并顺序若不同，所得的结果也会不同。

程序实例 ch4_11.py： 显示原图像，接着将BGR图像转换成HSV图像，然后将HSV图像的通道拆分，再按H→S→V顺序合并，最后列出合并结果。

执行结果 下图左边是原图像，右边是拆分成H、S、V通道的图像再合并的结果。 wZj3Xv230TTr1tfTX6+X4OZ/Yhr9UNoSO55x0CliG/9UyDjErK8vKPnvO/YTxQ41