本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下：

第1章 OpenCV快速入门；第2章 图像读写模块imgcodecs；第3章 核心库模块core；第4章 图像处理模块imgproc（一）；第5章 图像处理模块imgproc（二）；第6章 可视化模块highgui；第7章 视频处理模块videoio；第8章 视频分析模块video；第9章 照片处理模块photo；第10章 2D特征模块features2d；第11章 相机标定与三维重建模块calib3d；第12章 传统目标检测模块objdetect；第13章 机器学习模块ml；第14章 深度神经网络模块dnn

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对于一副RGB格式的图像，包括R、G、B三个通道，OpenCV中提供将一幅图像的三个通道分离的函数split，也提供了将三个通道合并为一副图像的函数merge。

split函数的定义如下：

mv = split(m, mv=None)

参数说明如下：

m，输入的多通道矩阵；

mv，分离后的矩阵集合（返回值）。

使用案例如下所示：

import cv2src = cv2.imread("src.jpg")#颜色空间分离b,g,r = cv2.split(src)#显示每个通道的图像cv2.imshow("b", b)cv2.imshow("g", g)cv2.imshow("r", r)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

本案例使用的输入图像如图3.10所示，显示的每个通道的图像如图3.18所示。

图3.18

merge函数定义如下：

dst = merge(mv, dst=None)

参数说明如下：

mv，矩阵集合；

dst，合并后的多通道矩阵结果（返回值）。

通道合并的案例如下所示：

import cv2src = cv2.imread("src.jpg")#颜色空间分离b,g,r = cv2.split(src)#通道合并merge_result = cv2.merge([b,g,r])#结果显示cv2.imshow("merge_result", merge_result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

本案例中使用split函数将图像的通道分离，后使用merge将分离的通道进行合并，结果如图3.19所示。

图3.19