C++ OpenCV：拍摄3通道RGB图像，分割通道并仅使用R+查看图像；G

我只想查看RGB图像中的R+G通道，因为当蓝色通道被移除时，我可以获得更好的对比度来检测对象。我使用OpenCV分割通道，但在将蓝色通道设置为0后合并通道时，我的代码无法编译

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
    if( argc != 2)
    {
     cout <<" Usage: display_image ImageToLoadAndDisplay" << endl;
     return -1;
    }

    Mat image,fin_img;
    image = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);   // Read the file

    if(! image.data )                              // Check for invalid input
    {
        cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl ;
        return -1;
    }

   namedWindow( "Display window", CV_WINDOW_AUTOSIZE );// Create a window for display.
                      // Show our image inside it.

    // Create Windows
    namedWindow("Red",1);
    namedWindow("Green",1);
    namedWindow("Blue",1);

    // Create Matrices (make sure there is an image in input!)

    Mat channel[3];
    imshow( "Original Image", image ); 


    // The actual splitting.
    split(image, channel);


   channel[0]=Mat::zeros(Size(image.rows, image.cols), CV_8UC1);//Set blue channel to 0

    //Merging red and green channels

    merge(channel,image);
    imshow("R+G", image);

    waitKey(0);//Wait for a keystroke in the window
    return 0;
}

#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
int main（int argc，字符**argv）
{
如果（argc！=2）
{
难道你需要更改这些行吗

    channel[0]=Mat::zeros(Size(image.rows, image.cols), CV_8UC1);//Set blue channel to 0

    //Merging red and green channels
    merge(channel,image);

到

编辑

根据您的评论，这里是完整的代码和结果

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <stdio.h>    

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
    if( argc != 2)
    {
     cout <<" Usage: display_image ImageToLoadAndDisplay" << endl;
     return -1;
    }

    Mat image,fin_img;
    image = imread("bgr.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);   // Read the file

    if(! image.data )                              // Check for invalid input
    {
        cout <<  "Could not open or find the image" << std::endl ;
        return -1;
    }

   namedWindow( "Display window", CV_WINDOW_AUTOSIZE );// Create a window for display.
                      // Show our image inside it.

    // Create Windows
    namedWindow("Red",1);
    namedWindow("Green",1);
    namedWindow("Blue",1);

    // Create Matrices (make sure there is an image in input!)

    Mat channel[3];
    imshow( "Original Image", image );


    // The actual splitting.
    split(image, channel);


   channel[0]=Mat::zeros(image.rows, image.cols, CV_8UC1);//Set blue channel to 0

    //Merging red and green channels

    merge(channel,3,image);
    imshow("R+G", image);
    imwrite("dest.jpg",image);

    waitKey(0);//Wait for a keystroke in the window
    return 0;
}

#包括
#包括“opencv2/opencv.hpp”
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间std；
int main（int argc，字符**argv）
{
如果（argc！=2）
{
cout好的，我开始使用mixChannels（）：我在上面的代码片段中附加了一个附加内容：

Mat gr( image.rows, image.cols, CV_8UC3);

// forming an array of matrices is a quite efficient operation,
// because the matrix data is not copied, only the headers
   Mat out[] = {gr};
// bgr[1] -> gr[1],
// bgr[2] -> gr[2], 
int from_to[] = {1,1, 2,2 };
mixChannels( &image, 1, out, 2, from_to, 2 );

imshow("R+G",gr);

谢谢
哈沙
另一种方法是从源图像中减去标量（255,0,0）

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    Mat src = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    imshow("src", src );
    src -= Scalar(255,0,0);
    imshow("Green and Red channels", src );
    waitKey();
    return 0;
}

#包括
使用名称空间cv；
int main（int argc，字符**argv）
{
Mat src=imread（argv[1]，CV\u LOAD\u IMAGE\u COLOR）；
imshow（“src”，src）；
src-=标量（255,0,0）；
imshow（“绿色和红色通道”，src）；
waitKey（）；
返回0；
}
最有效的方法是不进行任何拆分和合并。这既节省了时间又节省了内存

只需按位将图像与
cv:：Scalar（0255255）
对齐，即可将蓝色通道设置为零

正如：
imshow（“R+G”，src&cv:：Scalar（0255255））；
感谢Haris的反馈，我尝试了这一点，但在运行时出现了分段错误。因此我决定尝试使用混合通道的另一种方法，这很有效。我可以共享代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    Mat src = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    imshow("src", src );
    src -= Scalar(255,0,0);
    imshow("Green and Red channels", src );
    waitKey();
    return 0;
}