cv2，有B,G,R，三个通道的数值，融合成一个图像

`cv2` 是 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的 Python 接口，它是计算机视觉领域的一个常用库，提供了大量的图像处理和视频分析功能。当你提到 B, G, R 三个通道的数值，这通常指的是图像的每个像素由蓝色（Blue）、绿色（Green）和红色（Red）三种颜色分量组成，这些分量通常是整数或浮点数，范围从0到255（对于8位灰度图像）或0.0到1.0（对于8位或更高深度的彩色图像）。

要将这三个通道融合成一个单一的图像，你可以使用 `cv2.merge()` 函数，如果它们是单独的一维数组，或者直接使用 `numpy` 的 `stack()` 或 `concatenate()` 函数，如果你的数据是以二维数组的形式存在，每一行代表一个像素，其中包含 RGB 分量。

以下是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 假设你有三个一维数组，分别代表蓝、绿、红通道
blue_channel = ...
green_channel = ...
red_channel = ...

# 将它们合并为一个三维数组，形状为 (height, width, channels)
image = np.stack((blue_channel, green_channel, red_channel), axis=-1)

# 如果是 OpenCV 形式的数据（例如读取图片后），可以直接这样做：
bgr_image = cv2.imread("your_image_path", cv2.IMREAD_COLOR)  # 注意：IMREAD_COLOR 用于读取原色图像
rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 如果你想转换为 RGB 格式

# 现在 image 或 rgb_image 就是融合了所有通道的图像