图片连续读取

Opencv读取文件夹连续图片，RGB分量显示，图像灰度化

2012-06-03 00:12:55| 分类：

Opencv 图像处理
| 标签：opencv rgb分量显示 图像灰度化
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1.读取文件夹连续图片

刚开始学习图像处理，开始只能一次读入一张图片，今天从网上查了一些资料，自己写了一个可以连续读取多张图片函数。

char filename[100];

char windowname[100];

IplImage* pScr;

unsigned char *Readfigsmethod1(int num)// 读入num个图片

{

for(int i=1;i<=num;i++)

{

sprintf(filename,"D:/test/%d.jpg",i);// 将图片以数字命名：例如1.jpg 2.jpg等，放入D:/test/文件夹下

sprintf(windowname,"window%d.jpg",i);

pScr=cvLoadImage(filename,1);//导入图片

cvNamedWindow(windowname,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

cvShowImage(windowname,pScr);//显示图片

//cvWaitKey(0);

}

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&pScr);//释放图片

cvDestroyAllWindows();//销毁窗口

return 0;

}

注释：连续读取图片主要问题在于filename指向图片目录， sprintf(filename,"D:/test/%d.jpg",i)的使用可以使得filename可以从1.jpg,2.jpg,一直到num.jpg. filename=D：/test/i.jpg.

2.RGB分量显示，图像灰度化

// RGBSPLIT.cpp : Defines the entry point for the console application.

//

#include "stdafx.h"

//#include "afx.h"

#include "cv.h"

#include "highgui.h"

#include <stdio.h>

#include <string.h>

#include <stdlib.h>

char filename[100];

char filename1[100];

char windowname[100];

IplImage* pScr;

IplImage *img1;

IplImage *img=0;

IplImage *img_red=0;

IplImage *img_green=0;

IplImage *img_blue=0;

unsigned char *Readfigsmethod1(int num);//实现连续读取图片的函数

unsigned char *RGBsplit(IplImage *img);//实现RGB量分开显示的函数

unsigned char *RGBtoGray(IplImage *img);//实现灰度化函数

int main(int argc, char *argv[])

{

img=cvLoadImage("D:\\test\\1.jpg");

cvNamedWindow("lena",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口，窗口名字lena

cvShowImage("lena",img);//载入转化后的图像

RGBsplit(img);//调用RGB分开显示函数，若想实现其他功能，在此处调用其他函数即可。但是显示后cvReleaseImage（）中相应参数要更改成显示的对象。

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&img);

cvReleaseImage(&img_red);

cvDestroyAllWindows();

return 0;

}

unsigned char *Readfigsmethod1(int num)

{

for(int i=1;i<=num;i++)

{

sprintf(filename,"D:/test/%d.jpg",i);

sprintf(windowname,"window%d.jpg",i);

pScr=cvLoadImage(filename,1);

cvNamedWindow(windowname,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

cvShowImage(windowname,pScr);

//cvWaitKey(0);

}

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&pScr);

cvDestroyAllWindows();

return 0;

}

unsigned char *RGBtoGray(IplImage *img)

{

img1 = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);

//色彩空间转换，将源彩色图像img转化成目标灰色图像imag1

cvCvtColor(img,img1,CV_BGR2GRAY); //关键

cvNamedWindow("GrayImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口，窗口名字GrayImage

cvShowImage("GrayImage",img1);//载入转化后的图像

return 0;

}

unsigned char *RGBsplit(IplImage *img)

{

//IplImage* imgeR,img_blue,imageG,imgGRAY;

int width=img->width;

int height=img->height;

int channel=img->nChannels;

int widthStep=img->widthStep;

int i,j;

img_red= cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);

img_green= cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);

img_blue= cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);

for (i=0;i<height;i++)

{

for (j=0;j<width;j++)

{

CvScalar t=cvGet2D(img,i,j);

double s0=t.val[0];

double s1=t.val[1];

double s2=t.val[2];

CvScalar m_blue=cvScalar(s0,0,0,0);

CvScalar m_green=cvScalar(0,s1,0,0);

CvScalar m_red=cvScalar(0,0,s2,0);

cvSet2D(img_blue,i,j,m_blue);

cvSet2D(img_green,i,j,m_green);

cvSet2D(img_red,i,j,m_red);

}

}

cvNamedWindow("imgred",1);

cvShowImage("imgred",img_red);

return 0;

}