Opencv读取文件夹连续图片，RGB分量显示，图像灰度化

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;
}