12. 图像通道的合并（cv2.merge）

函数 cv2.merge() 将 B、G、R 单通道合并为 3 通道 BGR 彩色图像。

函数说明：

cv2.merge(mv[, dst]) -> retval # BGR 通道合并

参数说明：

• mv：要合并的单通道
• dst：通道合并的图像，nparray 多维数组

注意事项：

1. 进行合并的 B、G、R 单通道图像分量，数据形状必须为 (width, height)，而不是形状为 (width, height, channels=3) 的蓝色/绿色/红色图像。
2. 单通道图像分量的图像大小 (width, height) 必须相同才能进行合并。
3. 颜色通道要按照 B、G、R 通道次序合并，才能得到 BGR 格式的合并结果。
4. cv2.merge() 操作复杂耗时，推荐使用 NumPy 数组合并函数 np.stack() 生成合成图像。

基本例程：

    # 1.21 图像通道的合并
    img1 = cv2.imread("../images/imgB1.jpg", flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    bImg, gImg, rImg = cv2.split(img1)  # 拆分为 BGR 独立通道

    # cv2.merge 实现图像通道的合并
    imgMerge = cv2.merge([bImg, gImg, rImg])
    cv2.imshow("cv2Merge", imgMerge)
    
    # Numpy 拼接实现图像通道的合并
    imgStack = np.stack((bImg, gImg, rImg), axis=2)
    cv2.imshow("npStack", imgStack)
    
    print(imgMerge.shape, imgStack.shape)
    print("imgMerge is imgStack?", np.array_equal(imgMerge, imgStack))
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

本例程的运行结果如下。imgMerge 与 imgStack 不仅形状相同，而且每个位置的元素相等，表明 cv2.merge() 与 np.stack() 方法合并图像通道的结果是相同的。

(512, 512, 3) (512, 512, 3)
imgMerge is imgStack? True

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