将带alpha通道的4通道png图片转换为3通道图片

在CV 人工智能模型中，通常是用3通道数据进行训练。在遇到4通道png图片时，需要预处理转换为3通道后再行处理。通常有两种方法：

1。 不保持颜色，只需要突显图案：

        std::vector<cv::Mat> channels(4);
        cv::split(oriImg, channels);
 
        // Merge BGR
        cv::Mat newImg;
        std::vector<cv::Mat> bgrChannels = { channels[2], channels[1], channels[0] };
        cv::merge(bgrChannels, newImg);
 
        // Inverting the alpha channel
        cv::Mat notAlpha;
        cv::bitwise_not(channels[3], notAlpha);
        cv::cvtColor(notAlpha, notAlpha, cv::COLOR_GRAY2BGR);
 
        // Apply the alpha mask to the BGR image
        cv::Mat maskedNewImg;
        cv::bitwise_and(newImg, newImg, maskedNewImg, channels[3]);
 
        // Check the mean color
        cv::Scalar meanColor = cv::mean(maskedNewImg);
        if (meanColor[0] <= 0.0 && meanColor[1] <= 0.0 && meanColor[2] <= 0.0) {
            maskedNewImg += notAlpha;
        }
        else {
            cv::bitwise_not(maskedNewImg, maskedNewImg);
        }

2. 保持原始色彩，只去掉alpha通道

    cv::Mat dst;
    oriImg.convertTo(dst, oriImg.type(), 1.0, 0.0); // 复制所有通

目标检测类任务，建议用方法2; OCR之类文字检测任务（只需要轮廓），建议用方法1.