本人声明：在本博客以及后续的博客中，全部代码都以C++形式进行实现，使用的数据类型为 HImage，而不是单纯的使用算子或Hobject 数据类型;不对之处，请大家指正；也请大牛不吝赐教；

Halcon 中对彩色图像进行分割的算子为：

decompose3(MultiChannelImge: Image1 : Image2: Image3::)

该算子的作用是将图像分为三个单通道图像；

MultiChannleImage: 输入的要进行分割的多通道图像,一般为三通道；

Image1: 转换的第一个通道图像，对应 Red 红色；

Image2:转换的第二个通道图像，对应Green 绿色；

Image3:转换的第三个通道图像，对应 Blue 蓝色；

而在C++中对应的接口为：HImage HImage::Decompose3(HImage* Image2, HImage* Image3) const

其中，Image2，对应转换的第二个通道，即绿色通道；Image3，对应转换的第三个通道，即蓝色通道；

转换后的第一个通道，即红色通道，为返回值；

其C++实现代码如下所示：

	HImage hImg2;
	hImg2.ReadImage("01.jpg");

	HImage r, g, b;
	r = hImg2.Decompose3(&g, &b);
	showImage(r, IDC_PIC2);

	// 将图片进行保存
	r.WriteImage("jpg",0, "r.jpg");
	g.WriteImage("jpg",0, "g.jpg");
	b.WriteImage("jpg",0, "b.jpg");

处理后的 R、G、B 图像如下图所示：

其中，从左到右依次为 R通道、G通道、B通道；使用OpenCV 进行验证,图像如下所示：

可以看出，两种方式提取的图像完全一样；