1.首先，是opencv中的cvtColor方法。
C++:void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst,int code,int dstCn=0 );
参数解释：
. InputArray src: 输入图像即要进行颜色空间变换的原图像，可以是Mat类
. OutputArray dst: 输出图像即进行颜色空间变换后存储图像，也可以Mat类
. int code: 转换的代码或标识，即在此确定将什么制式的图片转换成什么制式的图片，后面会详细将
. int dstCn = 0: 目标图像通道数，如果取值为0，则由src和code决定
我们可以令code参数为COLOR_BGRABGRA，将图像转化为带透明通道的图片。这里要注意，加上的透明通道，默认值为255，也就是说，默认将图像转换为不透明图。如果需要对图像的透明度进行调整，则还需要另写代码。下面是部分代码，来验证默认值确实为255。
std::string path = "E:/140.jpg";
Mat image = cv::imread(image_path);
std::cout << "原图像通道数: " << image.channels() << std::endl;
cvtColor(image, image, COLOR_BGR2BGRA);
std::cout << "转换后图像通道数: " << image.channels() << std::endl;
for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
std::cout<<(int)image.at<Vec4b>(i, j)[3]<<std::endl;
}
}
得到的输出为：
image
代码中，image.at可以获取图像像素值，而中括号内，0代表B，1代表G，2代表R，3代表A，所以括号中为3。而强制类型转换为int，则是因为在opencv中，单像素的类型为uchar，如果直接标准输出，则会输出一大堆字符，而不是我们想要的像素值。如果图像在读取的时候没有要求读取透明通道，或者图像本身没有透明通道，那么图像的通道数默认为3，可以简单地说，这个内置方法，就是为图像的通道数组多加了一列作为透明通道，这个数组类型为Mat类型。
2.接下来，是手写代码的方法
由上述说明可知，默认方法所做的就是给图像的通道数组再加上一列，而这一列所表示的，就是图像每个像素的透明度。而这个透明度数组，也是一个Mat类型数组。
所以，我们可以新建一个Mat类型数组，数组大小与图像的分辨率一致。这里，我们还可以以图像的灰度图作为参考，将图像的每个像素以灰度值来设置透明度，这样一来，就实现了图像按像素值自动的调整每一个像素点的透明度。创建透明通道的方法如下：
//创建透明通道
cv::Mat createAlpha(cv::Mat& src)
{
cv::Mat alpha = cv::Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
cv::Mat gray = cv::Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
//根据灰度创建透明度通道
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_RGB2GRAY);
for (int i = 0; i < src.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < src.cols; j++)
{
//透明度为灰度的两倍，可自行调整
alpha.at<uchar>(i, j) = gray.at<uchar>(i, j) * 2;
}
}
return alpha;
}
这个alpha，就是图像的透明通道。然而，这里的透明通道仅仅是被创建了出来，并没有被加入图像中。我们可以使用opencv中的split和merge函数来添加透明通道。其中，split函数作用是分割图像的通道，merge函数则是合并图像的各通道。我们可以先把原图像的各个通道分开，然后再连带着透明通道合并，就得到了带透明通道的图像。代码如下：
int addAlpha(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Mat& alpha)
{
if (src.channels() == 4)
{
return -1;
}
else if (src.channels() == 1)
{
cv::cvtColor(src, src, cv::COLOR_GRAY2RGB);
}
dst = cv::Mat(src.rows, src.cols, CV_8UC4);
std::vector<cv::Mat> srcChannels;
std::vector<cv::Mat> dstChannels;
//分离通道
cv::split(src, srcChannels);
dstChannels.push_back(srcChannels[0]);
dstChannels.push_back(srcChannels[1]);
dstChannels.push_back(srcChannels[2]);
//添加透明度通道
dstChannels.push_back(alpha);
//合并通道
cv::merge(dstChannels, dst);
return 0;
}
再处理的过程中，先调用createAlpha函数创建透明通道，再调用addAlpha函数加入透明通道即可。下面放一个测试结果。
原图：
image
加入透明通道：
image
可以看到，一些像素变成了全透明，而一些像素是半透明。如果把这个图贴在其他图上的话，看的更明显一点：
image
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