opencv scalar函数_opencv minmaxloc函数_opencv resize函数参数(4)

为防止溢出，当输入图像是 8 位的，要求输出图像是 16 位的。当然可以用函数函数

cvConvertScale 或 cvConvertScaleAbs 转换为 8 位的。除了 8-比特 图像，函数也接受 32-位 浮点数图像。

所有输入和输出图像都必须是单通道的，并且具有相同的图像尺寸或者ROI尺寸。

1.函数原型：

[cpp]

void cvSplit(const CvArr* src,CvArr *dst0,CvArr *dst1, CvArr *dst2, CvArr *dst3);

有些时候处理多通道图像时不是很方便，在这种情况下，可以利用cvSplit（）分别复制每个通道到多个单通道图像，如果需要，cvSplit（）函数将复制src（即源多通道图像）的各个通道到图像dst0、dst1、dst2、dst3中。目标图像必须与源图像在大小和数据类型上匹配，当然也应该是单通道的图像。

如果源图像少于4个通道（这种情况经常出现），那么传递给cvSplit（）的不必要的目标参数可设置为NULL。

下面的程序便是将多通道图像转换为单通道图像 程序的核心部分。

[cpp]

Image1=cvLoadImage("DarkClouds.jpg",1);

RedImage=cvCreateImage(cvGetSize(Image1),IPL_DEPTH_8U,1);

GreenImage=cvCreateImage(cvGetSize(Image1),IPL_DEPTH_8U,1);

BlueImage=cvCreateImage(cvGetSize(Image1),IPL_DEPTH_8U,1);

cvSplit(Image1,BlueImage,GreenImage,RedImage,0);

现在我们编写完整程序将一幅图像转换成为单通道图像，并且显示。

[cpp]

#include "cv.h"

#include "highgui.h"

int main(void)

{

IplImage *image1 = cvLoadImage("e:\\opencv\\image\\Fruits.jpg",1);

IplImage *redImage = cvCreateImage(cvGetSize(image1),IPL_DEPTH_8U,1);

IplImage *greenImage = cvCreateImage(cvGetSize(image1),IPL_DEPTH_8U,1);

IplImage *blueImage = cvCreateImage(cvGetSize(image1),IPL_DEPTH_8U,1);

cvSplit(image1,redImage,greenImage,blueImage,NULL);

cvNamedWindow("hello",CV_WINDOW_AUTOSIZE);

cvShowImage("hello",image1);

cvWaitKey(0);

cvShowImage("hello",redImage);

cvWaitKey(0);

cvShowImage("hello",greenImage);

cvWaitKey(0);

cvShowImage("hello",blueImage);

cvWaitKey(0);

return 0;

}

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