通道混合：cv::mixChannels

cv::mixChannels 是 OpenCV 中的一个函数，用于执行通道混合或通道分离操作。通常情况下，这个函数用于处理多通道图像，允许你从多通道图像中提取或重新排列通道，或者将不同通道的数据组合到一个新的多通道图像中。

以下是 cv::mixChannels 函数的基本用法：

void cv::mixChannels(const cv::Mat* src, int nsrcs, cv::Mat* dst, int ndsts, const int* fromTo, int npairs);

• src：源图像数组，包含多通道图像。
• nsrcs：源图像数组中的图像数量。
• dst：目标图像数组，包含多通道图像。
• ndsts：目标图像数组中的图像数量。
• fromTo：一个整数数组，用于指定通道混合或复制的映射。它的格式为 [srcChannel1, dstChannel1, srcChannel2, dstChannel2, ...]，其中 srcChannel 是源通道的索引，dstChannel 是目标通道的索引。
• npairs：通道映射的数量。

通常，fromTo 数组的长度应为 2 * npairs。对于通道混合，你可以在 fromTo 中指定从源通道到目标通道的映射。对于通道分离，你可以将一个通道映射到多个目标通道。

下面是一个示例，演示如何使用 cv::mixChannels 函数将彩色图像的通道混合：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取一幅彩色图像
    cv::Mat image = cv::imread("color_image.jpg");

    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not read the image." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建一个新的多通道图像，准备用于通道混合
    cv::Mat newImage(image.size(), image.type());

    // 定义通道混合映射
    int fromTo[] = {0, 2, 1, 1, 2, 0};  // 将BGR通道混合为RGB

    // 执行通道混合
    cv::mixChannels(&image, 1, &newImage, 1, fromTo, 3);

    // 显示混合后的图像
    cv::imshow("Mixed Image", newImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，cv::mixChannels 函数被用于将彩色图像的通道从BGR混合为RGB，然后显示混合后的图像。你可以根据需要调整通道混合映射，以执行不同的通道操作。

反向投影图和直方图的变化

#include <opencv2/opencv.hpp>

// 全局变量声明
cv::Mat g_srcImage;
cv::Mat g_hsvImage;
cv::Mat g_hueImage;
int g_bins = 30;  // 直方图组距

// 全局函数声明
void on_BinChange(int, void*);

int main() {
    // 读取源图像并转换为HSV色彩空间
    g_srcImage = cv::imread("1.jpg", 1);
    if (!g_srcImage.data) {
        printf("读取图片错误，请确保目录下有指定的图片存在！\n");
        return false;
    }
    cv::cvtColor(g_srcImage, g_hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV);

    // 分离Hue（色调）通道
    g_hueImage.create(g_hsvImage.size(), g_hsvImage.depth());
    int ch[] = { 0, 0 };
    cv::mixChannels(&g_hsvImage, 1, &g_hueImage, 1, ch, 1);

    // 创建Trackbar用于输入直方图组距
    cv::namedWindow("原始图", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::createTrackbar("色调组距", "原始图", &g_bins, 180, on_BinChange);
    on_BinChange(0, 0);  // 进行一次初始化

    // 显示原始图像
    cv::imshow("原始图", g_srcImage);

    // 等待用户按键
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

// 响应滑动条移动消息的回调函数
void on_BinChange(int, void*) {
    // 参数准备
    cv::MatND hist;
    int histSize = std::max(g_bins, 2);
    float hue_range[] = { 0, 180 };
    const float* ranges = { hue_range };

    // 计算直方图并归一化
    cv::calcHist(&g_hueImage, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &ranges, true, false);
    cv::normalize(hist, hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());

    // 计算反向投影
    cv::MatND backproj;
    cv::calcBackProject(&g_hueImage, 1, 0, hist, backproj, &ranges, 1, true);

    // 显示反向投影
    cv::imshow("反向投影图", backproj);

    // 参数准备
    int w = 400, h = 400;
    int bin_w = cvRound((double)w / histSize);
    cv::Mat histImg = cv::Mat::zeros(w, h, CV_8UC3);

    // 绘制直方图
    for (int i = 0; i < g_bins; i++) {
        cv::rectangle(histImg, cv::Point(i * bin_w, h), cv::Point((i + 1) * bin_w, h - cvRound(hist.at<float>(i) * h / 255.0)), cv::Scalar(100, 123, 255), -1);
    }

    // 显示直方图窗口
    cv::imshow("直方图", histImg);
}