对rgb图像进行分割成3个通道然后将每个通道进行opencv直方图均衡化，最后在融合

对RGB图像进行分割成三个通道（红、绿、蓝）的过程，实际上是将图像分解为它们各自的色彩成分。这通常通过OpenCV中的`cv2.split()`函数完成，该函数会把BGR颜色空间的图像拆分成三个单独的矩阵，分别对应红色、绿色和蓝色分量。

接下来，对于每个通道，你可以应用直方图均衡化（Histogram Equalization）。OpenCV库中有一个内置函数`cv2.equalizeHist()`，用于对灰度图像进行直方图均衡化，它也可以扩展到彩色图像的每个通道上，因为这是逐像素操作。你需要先将每个通道转换为灰度，再进行均衡化，然后将结果转换回RGB格式：

import cv2

# 假设img是你的BGR图像
bgr_img = cv2.imread('image.jpg')
b, g, r = cv2.split(bgr_img)  # 分离RGB通道
eq_b = cv2.equalizeHist(cv2.cvtColor(b, cv2.COLOR_BGR2GRAY))  # 红色通道直方图均衡化
eq_g = cv2.equalizeHist(cv2.cvtColor(g, cv2.COLOR_BGR2GRAY))  # 绿色通道直方图均衡化
eq_r = cv2.equalizeHist(cv2.cvtColor(r, cv2.COLOR_BGR2GRAY))  # 蓝色通道直方图均衡化

# 合并均衡化的通道
equalized_img = cv2.merge((eq_r, eq_g, eq_b))  # 再次组合成BGR图像

最后一步是融合各个通道后的图像，`cv2.merge()`函数再次用于合并BGR通道。