C++ 将YCrCb图像拆分为其强度通道

我想将YCrCb分解为Y、Cr和Cb通道

代码运行良好，但当我使用imshow（“Y”，Y）显示每个Y、Cr、Cb的通道时，所有通道都显示为灰色

只有Y通道必须是灰色的，其他通道应该是彩色的。我说得对吗？或者代码有什么问题

    Mat RGBImage;
    RGBImage = imread("xx.jpg");    
    cvtColor(RGBImage, YCrCb, CV_RGB2YCrCb);

    vector<Mat> ycc_planes;
    split(YCrCb, ycc_planes);

    Mat y = ycc_planes[0];
    Mat Cr = ycc_planes[1];
    Mat Cb = ycc_planes[2];

Mat-RGBImage；
RGBImage=imread（“xx.jpg”）；
CVT颜色（RGBImage、YCrCb、CV_RGB2YCrCb）；
向量ycc_平面；
拆分（YCrCb、ycc_平面）；
Mat y=ycc_平面[0]；
Mat Cr=ycc_平面[1]；
Mat Cb=ycc_平面[2]；

我的最终目标是对图像的Y分量应用均值滤波器，然后通过合并其他分量（Cr和Cb）将其更改回RGB。最后，我将获得原始RGB图像的模糊版本。然而，我的平均过滤器总是返回灰色模糊的图像。我想可能是因为我的Cr，Cb组件是灰色的

正如@在评论中所说，分割一个3通道图像将得到3个1通道图像，而1通道图像是灰度的！另外，@指出了一件重要的事情：OpenCV图像存储为BGR，因此您需要使用

CV\u BGR2YCrCb

而不是

cvtColor

中的

CV\u RGB2YCrCb

然而，我看到很多材料以丰富多彩的方式展示它们（各个频道），就像海斯教授所说的那样

如果希望以这种方式查看它们，则需要为其他通道设置一个固定值，然后将它们合并回来。这样您就可以实现下图的第一行。第二行是单独的通道。欲了解更多信息，请阅读或观看

---

将3通道图像分割为3个单通道图像时，每个图像都是灰度图像。它们表示颜色信息这一事实与此无关

原始图像：

YCrCb频道：

但是，您可以应用颜色效果：

---

您可以模糊Y通道，然后合并3个单通道，并转换回BGR：

以下是完整的代码供参考：

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

int main()
{
    Mat3b bgr = imread("path_to_image");

    Mat3b ycrcb;
    cvtColor(bgr, ycrcb, COLOR_BGR2YCrCb);

    vector<Mat1b> planes;
    split(ycrcb, planes);

    // Collage planes
    Mat1b collagePlanes(bgr.rows, bgr.cols*3);
    for (int i = 0; i < 3; ++i)
    {
        planes[i].copyTo(collagePlanes(Rect(i*bgr.cols, 0, bgr.cols, bgr.rows)));
    }

    Mat1b gray(bgr.rows, bgr.cols, uchar(128));

    // Y
    vector<Mat1b> vy(3);
    vy[0] = planes[0];
    vy[1] = gray.clone();
    vy[2] = gray.clone();
    Mat3b my;
    merge(vy, my);

    // Cr
    vector<Mat1b> vcr(3);
    vcr[0] = gray.clone();
    vcr[1] = planes[1];
    vcr[2] = gray.clone();
    Mat3b mcr;
    merge(vcr, mcr);

    // Cb
    vector<Mat1b> vcb(3);
    vcb[0] = gray.clone();
    vcb[1] = gray.clone();
    vcb[2] = planes[2];
    Mat3b mcb;
    merge(vcb, mcb);



    // Collage planes
    Mat3b collageColor(bgr.rows, bgr.cols * 3);
    my.copyTo(collageColor(Rect(0, 0, bgr.cols, bgr.rows)));
    mcr.copyTo(collageColor(Rect(bgr.cols, 0, bgr.cols, bgr.rows)));
    mcb.copyTo(collageColor(Rect(2 * bgr.cols, 0, bgr.cols, bgr.rows)));

    cvtColor(collageColor, collageColor, COLOR_YCrCb2BGR);


    ////////////////////////////

    // Blur Y
    boxFilter(planes[0], planes[0], CV_8U, Size(7,7));

    Mat3b blurred;
    merge(planes, blurred);
    cvtColor(blurred, blurred, COLOR_YCrCb2BGR);


    imshow("Original", bgr);
    imshow("YCrCb planes", collagePlanes);
    imshow("YCrCb planes colored", collageColor);
    imshow("Blurred", blurred);
    waitKey();


    return 0;
}

#包括
#包括
使用名称空间std；
使用名称空间cv；
int main（）
{
Mat3b bgr=imread（“路径到图像”）；
Mat3b ycrcb；
CVT颜色（bgr、ycrcb、COLOR_BGR2YCrCb）；
向量平面；
拆分（ycrcb，平面）；
//拼贴平面
Mat1b拼贴平面（bgr.rows、bgr.cols*3）；
对于（int i=0；i<3；++i）
{
平面[i].copyTo（拼贴平面（Rect（i*bgr.cols，0，bgr.cols，bgr.rows））；
}
Mat1b灰色（bgr.rows，bgr.cols，uchar（128））；
//Y
向量vy（3）；
vy[0]=平面[0]；
vy[1]=gray.clone（）；
vy[2]=gray.clone（）；
Mat3b我的；
合并（vy，my）；
//铬
矢量录像机（3）；
vcr[0]=gray.clone（）；
vcr[1]=平面[1]；
vcr[2]=gray.clone（）；
Mat3b-mcr；
合并（vcr、mcr）；
//Cb
载体vcb（3）；
vcb[0]=gray.clone（）；
vcb[1]=gray.clone（）；
vcb[2]=平面[2]；
Mat3b微型断路器；
合并（vcb、mcb）；
//拼贴平面
Mat3b拼贴颜色（bgr.rows，bgr.cols*3）；
my.copyTo（拼贴颜色（Rect（0,0，bgr.cols，bgr.rows））；
mcr.copyTo（拼贴颜色（Rect（bgr.cols，0，bgr.cols，bgr.rows））；
mcb.copyTo（拼贴颜色（Rect（2*bgr.cols，0，bgr.cols，bgr.rows））；
cvtColor（拼贴颜色、拼贴颜色、颜色_YCrCb2BGR）；
////////////////////////////
//模糊的
boxFilter（平面[0]，平面[0]，CV_8U，尺寸（7,7））；
Mat3b模糊；
合并（平面，模糊）；
CVT颜色（模糊、模糊、颜色_YCrCb2BGR）；
imshow（“原件”，bgr）；
imshow（“YCrCb平面”，拼贴平面）；
imshow（“YCrCb平面彩色”，拼贴颜色）；
imshow（“模糊”，模糊）；
waitKey（）；
返回0；
}

您正在将一个3通道图像拆分为3个1通道图像。单通道图像是灰度图像，将显示为灰度sh。它们的像素值实际上是颜色信息这一事实无关紧要，它们仍然是灰度图像。所以，你的代码是可以的，只是你的解释是不正确的。我应该向我的代码中添加什么才能使它们丰富多彩@Miki

cvtColor（RGBImage、YCrCb、CV_BGR2YCrCb）