用opencv的函数来实现获取彩色图像每个像素点上三个通道最大值，并将获取的值放在原像素位置，

### 回答1：

可以使用OpenCV中的`cv::split`和`cv::merge`函数来实现获取彩色图像每个像素点上三个通道最大值，并将获取的值放在原像素位置的操作。

以下是一个示例代码，该代码从文件中读取彩色图像，并将每个像素点上的三个通道中的最大值放在原像素位置。

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main() {
    // 读取彩色图像
    Mat image = imread("input.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 拆分通道
    std::vector<Mat> channels;
    split(image, channels);

    // 计算每个像素点上三个通道的最大值
    Mat max_values = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
    for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
            Vec3b pixel = image.at<Vec3b>(i, j);
            uchar max_value = std::max(std::max(pixel[0], pixel[1]), pixel[2]);
            max_values.at<uchar>(i, j) = max_value;
        }
    }

    // 将最大值合并到每个通道中
    for (int c = 0; c < 3; c++) {
        for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
            for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
                uchar max_value = max_values.at<uchar>(i, j);
                channels[c].at<uchar>(i, j) = max_value;
            }
        }
    }

    // 合并通道
    Mat result;
    merge(channels, result);

    // 显示结果
    imshow("result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的示例代码中，首先使用`cv::split`函数将彩色图像分成三个通道。然后，对于每个像素点，计算出三个通道中的最大值，并将这个最大值存储在一个单通道图像中。最后，使用`cv::merge`函数将这个单通道图像合并到每个通道中，生成包含每个像素点上三个通道最大值的彩色图像。

### 回答2：
要实现获取彩色图像每个像素点上三个通道最大值，并将获取的值放在原像素位置，可以使用OpenCV提供的函数。

首先，导入OpenCV库：

import cv2

读取彩色图像：

image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

这里假设图像文件名为image.jpg，使用cv2.IMREAD_COLOR参数来读取彩色图像。

获取图像的行数和列数：

rows, cols, _ = image.shape

这里使用image.shape返回图像的形状，其中rows表示行数，cols表示列数，_表示通道数。

使用循环遍历每个像素点并找到三个通道的最大值：

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        b, g, r = image[i, j]
        max_value = max(b, g, r)
        image[i, j] = [max_value, max_value, max_value]

这里使用两个嵌套循环遍历每个像素点，通过image[i, j]获取像素点的B、G、R三个通道的值，然后使用max函数找到三个值中的最大值，并将最大值赋给B、G、R三个通道。

最后，将修改后的图像保存：

cv2.imwrite('modified_image.jpg', image)

将修改后的图像保存为modified_image.jpg，即可得到每个像素点上三个通道最大值的彩色图像。

注意：以上代码仅为实现该功能的伪代码示例，具体实现时需要根据自己的实际需求进行相应的调整与改进。

### 回答3：
要实现获取彩色图像每个像素点上三个通道最大值，并将获取的值放在原像素位置，可以利用OpenCV中的函数来实现。

首先，加载彩色图像，可以使用`imread`函数来完成：

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')

接下来，将图像拆分为三个通道，可以使用`split`函数来拆分：

b, g, r = cv2.split(image)

然后，使用`max`函数来获取每个像素点上三个通道的最大值：

merged_channels = cv2.max(b, g)
merged_channels = cv2.max(merged_channels, r)

最后，将获取的最大值赋值给原像素位置，可以使用`merge`函数来合并三个通道：

merged_image = cv2.merge((merged_channels, merged_channels, merged_channels))

完整代码如下：

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
b, g, r = cv2.split(image)
merged_channels = cv2.max(b, g)
merged_channels = cv2.max(merged_channels, r)
merged_image = cv2.merge((merged_channels, merged_channels, merged_channels))

这样，就可以获取彩色图像每个像素点上三个通道的最大值，并将获取的值放在原像素位置。