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opencv笔记（一）——读取、显示、另存为、批量读取照片_cv2批量读取保存图片

作者：小舞很执着 | 2024-07-27 01:36:58

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cv2批量读取保存图片

一、批量有序读取图片


#include<opencv2/opencv.hpp>
 
using namespace cv;
 
void main()
{
    //批量读取图片（有序）
    char filename[50];
    char winName[50];
    Mat srcImg;
    for (int i = 1; i < 100; i++)
    {
        sprintf(filename,"%d.bmp",i);
        sprintf(winName,"NO--%d",i);
        srcImg=imread(filename);
        if (srcImg.empty())
            break;
        imshow(winName,srcImg);
    }
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
}

二、读、写、存图片

OpenCV中最基本的操作：读取、显示、保存图片。

OpenCV2.0版本引入与Matlab命令相同的函数，imread、imshow、imwrite，获取图片更将方便。

2.1 读取文件 imread

1	Mat imread(const string& filename, int flags=1 )

Mat是在矩阵中存储图片的数据结构，它声明在 “opencv2/core/core.hpp”头文件中。
imread()是声明在 “opencv2/highgui/highgui.hpp”的函数，它从文件加载一个图片并存储在Mat数据结构中。

它的参数：

- filename —— 图片的来源、名字或者文件的位置。如果只提供文件名，那么文件应该和C++文件在同一目录，否则必须提供图片的全路径。
- flags ——表示载入后图片的颜色模式。有5个可能的输入。
  - CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED –以RGB模式载入图片。在每个通道中，每个像素的位深为8 bit，通道数（颜色）保持不变。
  - CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE – 位深=8 bit 通道数=1（颜色变灰）
  - CV_LOAD_IMAGE_COLOR -位深=?, 通道数=3
  - CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH – 位深不变 ,通道数=?
  - CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR – 位深=?, 通道数不变
  上面的值还可以组合使用，比如：
  CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR – 位深不变，通道数比便
  CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH – 位深不变，通道数=3

如果你不确定使用哪个，就是用CV_LOAD_IMAGE_COLOR 。

显示图片需要一个窗口。

2.2 创建窗口 namedWindow

1	void namedWindow(const string& winname, int flags=WINDOW_AUTOSIZE )

CV_WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小自动调整到显示图片的大小
CV_WINDOW_NORMAL 只在Qt中使用，可以改变窗口大小

2.3 显示图片 imshow

1	void imshow(const string& winname, InputArray mat)

在窗口中显示图片，对于NORMAL的窗口，把图片缩放到窗口固定大小，再显示。根据图像数据的深度，对图像进行下面的处理：

8-bit unsigned 直接显示
16-bit unsigned or 32-bit integer 像素点值除以256，即把[0,255*256] 映射到 [0,255]
32-bit floating-point 像素点值乘以255，即把[0,1] 映射到 [0,255]

所以，imshow可以正常显示取值范围[0,255]的uchar型图像、取值范围[0,1]的float或double类型图像，中间一种数据格式没用过。

显示图像后，为了避免程序向下运行以致窗口一闪而过，需要等待一旦时间，waitKey正是这个功能。

2.4 等待键盘按键 waitKey

1	int waitKey(int delay=0)

delay小于等于0时，一直等待，只到用户按键，再继续执行。
delay大于0时，在delay微秒内等待用户按键。

处理过的图像需要保存到文件中。

2.5 保存图像 imwrite

1	bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector& params=vector() )

该函数是把程序中的Mat类型的矩阵保存为图像到指定位置。

　（1）参数filename为所需保存图像的文件目录和文件名。这里的文件名需要带有图像格式后缀的，目前OpenCV该函数只支持JPEG,PNG,PPM,PGM,PBM，TIFF等。并不是所有Mat类型都支持。

（2）img参数为图像数据来源，其类型为Mat。

注意也不是所有格式的Mat型数据都能被使用保存为图片，目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像，并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U)。所以其他一些数据类型是不支持的，比如说float型等。如果Mat类型数据的深度和通道数不满足上面的要求，则需要使用convertTo()函数和cvtColor()函数来进行转换。convertTo()函数负责转换数据类型不同的Mat，即可以将类似float型的Mat转换到imwrite()函数能够接受的类型。而cvtColor()函数是负责转换不同通道的Mat，因为该函数的第4个参数就可以设置目的Mat数据的通道数（只是我们一般没有用到它，一般情况下这个函数是用来进行色彩空间转换的）。另外也可以不用imwrite()函数来存图片数据，可以直接用通用的XML IO接口函数将数据存在XML或者YXML中。

（3）参数params是用来设置对应图片格式的参数的，因为一般情况下这些图片格式都是经过了压缩的，这里就是设置这些压缩参数来控制图片的质量。该参数是一个vector<int>类型，里面分别存入paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ... 也就是说存入一对属性值。如果不设置该参数的话，则程序会自动根据所保存的图像格式采用一个默认的参数。当前支持如下参数：

JPEG：压缩质量 ( CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY )，从0到100（数值越高质量越好），默认值为95。
PNG：compression level ( CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION ) 从0到9。数值越高，文件大小越小，压缩时间越长。默认值为3。
PPM, PGM, or PBM：二进制标志 ( CV_IMWRITE_PXM_BINARY )，0 或 1。默认值为1。

还有一组函数，用于从内存读取数据和向内存写入数据。

2.6 从内存读图片 imdecode

1	Mat imdecode(InputArray buf, int flags)

2.7 写图片到内存 imencode

1	bool imencode(const string& ext, InputArray img, vector& buf, const vector& params=vector())

ext – 图片的扩展名
img – 要保存的图片
buf – 输出缓存，改变大小以适应数据
params – 格式相关的参数，参见imwrite。

上面两个函数的示例代码如下所示，来自http://code.google.com/p/opencvjp-sample/source/browse/trunk/cpp/encode_decode_test.cpp?r=63 。

#include <iostream>

#include <fstream>

#include <cv.h>

#include <highgui.h>

using namespace std;

using namespace cv;

double getPSNR(Mat& src1, Mat& src2, int bb=0);

int main(int argc, char** argv)

{

Mat src = imread("lenna.png");

//(1) jpeg compression

vector<uchar> buff;//buffer for coding

vector<int> param = vector<int>(2);

param[0]=CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY;

param[1]=95;//default(95) 0-100

imencode(".jpg",src,buff,param);

cout<<"coded file size(jpg)"<<buff.size()<<endl;//fit buff size automatically.

Mat jpegimage = imdecode(Mat(buff),CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

//(2) png compression

param[0]=CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION;

param[1]=3;//default(3) 0-9.

imencode(".png",src,buff,param);

cout<<"coded file size(png)"<<buff.size()<<endl;

Mat pngimage = imdecode(Mat(buff),CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

//(3) intaractive jpeg compression

char name[64];

namedWindow("jpg");

int q=95;

createTrackbar("quality","jpg",&q,100);

int key = 0;

while(key!='q')

{

param[0]=CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY;

param[1]=q;

imencode(".jpg",src,buff,param);

Mat show = imdecode(Mat(buff),CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

double psnr = getPSNR(src,show);//get PSNR

double bpp = 8.0*buff.size()/(show.size().area());//bit/pixe;

sprintf(name,"quality:%03d, %.1fdB, %.2fbpp",q,psnr,bpp);

putText(show,name,Point(15,50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,CV_RGB(255,255,255),2);

imshow("jpg",show);

key = waitKey(33);

if(key =='s')

{

//(4) data writing

sprintf(name,"q%03d_%.2fbpp.png",q,bpp);

imwrite(name,show);

sprintf(name,"q%03d_%.2fbpp.jpg",q,bpp);

param[0]=CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY;

param[1]=q;

imwrite(name,src,param);;

}

double getPSNR(Mat& src1, Mat& src2, int bb)

{

int i,j;

double sse,mse,psnr;

sse = 0.0;

Mat s1,s2;

cvtColor(src1,s1,CV_BGR2GRAY);

cvtColor(src2,s2,CV_BGR2GRAY);

int count=0;

for(j=bb;j<s1.rows-bb;j++)

{

uchar* d=s1.ptr(j);

uchar* s=s2.ptr(j);

for(i=bb;i<s1.cols-bb;i++)

{

sse += ((d[i] - s[i])*(d[i] - s[i]));

count++;

}

if(sse == 0.0 || count==0)

{

return 0;

}

else

{

mse =sse /(double)(count);

psnr = 10.0*log10((255*255)/mse);

return psnr;

}

最后，应该释放窗口。窗口可以自动释放，也可以手动关闭。

释放窗口 destroyWindow destroyAllWindow

void destroyWindow(const string& winname)

void destroyAllWindows()

第一个释放单个窗口，第二个释放所有窗口。

转自：http://windrocblog.sinaapp.com/?p=465

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