介绍可以实现图像通道合并与分离的API，这只是一种方式，后续还会介绍其他的合并与分离方法，以及ROI区域截取的方法。相关API：
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split()
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merge()
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Mat对象()
代码：
#include "iostream"
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char *argv)
{
Mat src = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/Zooey.png");
if (src.empty())
{
cout << "could not find image file" << endl;
return -1;
}
namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
//【通道分离】
vector<Mat> mv;
split(src, mv); //通道分离API，这里可以看成将一幅图像按通道分成了三幅图像。
cout << "the size of mv:" << mv.size() << endl; //容器mv的大小，为3，因为里面存有3个mat对象。
//显示这三幅图像
imshow("blue channel", mv[0]);
imshow("green channel", mv[1]);
imshow("red channel", mv[2]);
//【通道合并】
mv[2] = Scalar(0); //将红色通道的值归0
Mat dst;
merge(mv, dst); //通道合并API，三幅图合并为一幅
imshow("red=0", dst);
//【ROI(region of interest)，即感兴趣区域】
//用Rect定义一个范围，后续来截取这个范围的内容
Rect roi;
roi.x = 100;
roi.y = 100;
roi.width = 250;
roi.height = 200;
//在原图上画出范围
rectangle(src, roi, Scalar(255, 255, 0), 1, 8);
//截取，获得一个Mat对象
Mat sub = src(roi);//注意：此时截取部分sub跟原图src中对应位置的内容是同一个东西，即修改sub，src中对应位置的内容也会改变。Mat sub = src(roi).clone();这种方式，就可以将sub和src之间的联系切断。
//为了验证上述所说的联系，对截取范围取反
bitwise_not(sub, sub);
//显示roi图与原图
imshow("roi", sub);
imshow("input", src);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}说下需要注意的点吧：
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通道分离、合并可以看成根据通道进行图片的分离与合并，一幅三通道的图片，经过拆分，每个通道形成一幅图片，即形成三幅图片。合并同理，对应三个通道的三幅图片合并成一幅图片。合并后的图片每个像素有三通道，拆分的三幅图片，每幅图的每个像素只有一个通道。代码中，图片对应mat对象。
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ROI实际上就是对我们想要的区域进行截取。注意截取后的mat对象跟原mat对象之间的关系就好，这个注释中已经说明。
演示：
