2，找两幅相同尺寸的彩色图，分别使用splin()函数分离通道后，随机从中选择3个通道合并成一个新图像，看看效果怎么样。

在图像处理中，`spline()`函数通常用于对图像数据进行插值操作，特别是在色彩空间转换时，可能会将颜色分解到各自的通道，比如RGB（红绿蓝）。如果你想通过Python的PIL（Pillow库）或其他图像处理库如OpenCV来尝试这个过程：

首先，你需要确保两幅图片的像素大小和通道数相同。然后，你可以使用`split()`方法将图片分离为红、绿、蓝三个通道。接下来，你可以使用随机函数从这三个通道中选取3个，并将它们按照某种规则（比如平均、加法合成等）组合在一起，生成一个新的图像。

例如，在Python中，可以这样做：

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开并读取图片
img1 = Image.open('image1.jpg')
img2 = Image.open('image2.jpg')

# 确保图片大小一致，获取每个图片的宽度和高度
width, height = img1.size
img1_data = np.array(img1.convert('RGB'))
img2_data = np.array(img2.convert('RGB'))

# 分离通道
channel1 = img1_data[:, :, :3]
channel2 = img2_data[:, :, :3]

# 随机选择3个通道
selected_channels = [channel1, channel2]  # 假设我们这里选择了两个图像的所有通道作为例子
random_channels = [selected_channels[i] for i in np.random.choice(len(selected_channels), 3, replace=False)]

# 合并通道
merged_channels = sum(random_channels) / len(random_channels)

# 创建新的图像
result = Image.fromarray(np.uint8(merged_channels))
result.show()

结果会得到一张混合了随机选定通道的新图像。由于这是随机操作，每次运行的结果都会有所不同。