opencv 2.0以上版本 图像的载入，显示和输出

这篇文章中，我们主要来详细看一看入门OpenCV2最基本的问题，那就图像的载入，显示和输出。

 

一、开胃菜之一 • 关于OpenCV的命名空间

 

OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的，有两种方法可以访问。第一种是，在代码开头的适当位置，加上usingnamespace cv;这句。

另外一种是在使用OpenCV类和函数时，都加入cv::命名空间。不过这种情况难免会不爽，每用一个OpenCV的类或者函数，都要多敲四下键盘写出cv::，很麻烦。

所以，浅墨推崇大家在代码开头的适当位置，加上using namespace cv;这句。于是和opencv命名空间一了百了了。

 

 

比如浅墨，在写简单的OpenCV程序的时候，如下这三句是标配：

[cpp] view
plaincopyprint?





#include <opencv2/core/core.hpp>  

#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  

   

using namespace cv;  

 

二、开胃菜之二 • 关于Mat类型

cv::Mat类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构。默认情况下，其尺寸为0，我们也可以指定初始尺寸,比如，比如定义一个Mat类对象，就要写cv::Matpic(320,640,cv::Scalar(100));

 

Mat类型作为OpenCV2新纪元的重要代表“人物”，它是对应于OpenCV1.0时代的IplImage的，主要用来存放图像的数据结构。对于这篇文章，我们需要用到关于Mat其实就简单的这样一句代码：

[cpp] view
plaincopyprint?





MatmyMat= imread("dota.jpg");  

 

表示从工程目录下把一幅名为dota.jpg的jpg类型的图像载入到Mat类型的myMat中。这里的imread函数这篇文章的下文就会详细剖析到。 

 

三、图像的载入和显示

在新版本的OpenCV2中，最简单的图像载入和显示只需要3句代码，非常便捷。这三句代码分别对应了三个函数，他们分别是：

imread( ), namedWindow( )以及imshow( )。我们依次来解析一下这三个函数。

 

 

1.imread函数

首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下：

 

[cpp] view
plaincopyprint?





Mat imread(const string& filename, intflags=1 );  

 

■ 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。

在Windows操作系统下，OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入：

 

Windows位图 - *.bmp, *.dib
JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe
JPEG 2000文件- *.jp2
PNG图片 - *.png
便携文件格式- *.pbm, *.pgm, *.ppm
Sun rasters光栅文件 - *.sr, *.ras
TIFF 文件 - *.tiff, *.tif

■ 第二个参数，int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。可以看到它自带缺省值1.所以有时候这个参数在调用时我们可以忽略，在看了下面的讲解之后，我们就会发现，如果在调用时忽略这个参数，就表示载入三通道的彩色图像。

可以在OpenCV中标识图像格式的枚举体中取值。通过转到定义，我们可以在higui_c.h中发现这个枚举的定义是这样的：

[cpp] view
plaincopyprint?





enum  

{  

/* 8bit, color or not */  

   CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED  =-1,  

/* 8bit, gray */  

   CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE  =0,  

/* ?, color */  

   CV_LOAD_IMAGE_COLOR      =1,  

/* any depth, ? */  

   CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH   =2,  

/* ?, any color */  

   CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR   =4  

};  

相应的解释：

CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED，这个标识在新版本中被废置了，忽略。
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH- 如果取这个标识的话，若载入的图像的深度为16位或者32位，就返回对应深度的图像，否则，就转换为8位图像再返回。
CV_LOAD_IMAGE_COLOR- 如果取这个标识的话，总是转换图像到彩色一体
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE- 如果取这个标识的话，始终将图像转换成灰度1

 

如果输入有冲突的标志，将采用较小的数字值。比如CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 将载入3通道图。

如果想要载入最真实的图像，选择CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR。

 

因为flags是int型的变量，如果我们不在这个枚举体中取值的话，还可以这样来：

flags >0返回一个3通道的彩色图像。
flags =0返回灰度图像。
flags <0返回包含Alpha通道的加载的图像。

需要注意的点：输出的图像默认情况下是不载入Alpha通道进来的。如果我们需要载入Alpha通道的话呢，这里就需要取负值。

 

如果你搞怪，flags取1999，也是可以的，这时就表示返回一个3通道的彩色图像。

 

 

好了，讲了这么多，来几个载入示例，一看就懂：

 

[cpp] view
plaincopyprint?





Mat image0=imread("dota.jpg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);//载入最真实的图像  

ge1=imread("dota.jpg",0);//载入灰度图  

Mat image2=imread("dota.jpg",199);//载入3通道的彩色图像  

Mat logo=imread("dota_logo.jpg");//载入3通道的彩色图像  

2.namedWindow函数

顾名思义，namedWindow函数，用于创建一个窗口。

函数原型是这样的：

[cpp] view
plaincopyprint?





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

      ■ 第一个参数，const string&型的name，即填被用作窗口的标识符的窗口名称。

      ■ 第二个参数，int 类型的flags ，窗口的标识，可以填如下的值：

WINDOW_NORMAL设置了这个值，用户便可以改变窗口的大小（没有限制）
WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值，窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，并且不能手动改变窗口大小。
WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话，窗口创建的时候便会支持OpenGL。

函数剖析：

首先需要注意的是，它有默认值WINDOW_AUTOSIZE，所以，一般情况下，这个函数我们填一个变量就行了。

namedWindow函数的作用是，通过指定的名字，创建一个可以作为图像和进度条的容器窗口。如果具有相同名称的窗口已经存在，则函数不做任何事情。

我们可以调用destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数来关闭窗口，并取消之前分配的与窗口相关的所有内存空间。

但话是这样说，其实对于代码量不大的简单小程序来说，我们完全没有必要手动调用上述的destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数，因为在退出时，所有的资源和应用程序的窗口会被操作系统会自动关闭。

 

3.imshow函数

在指定的窗口中显示一幅图像。

[cpp] view
plaincopyprint?





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

 ■ 第一个参数，const string&类型的winname，填需要显示的窗口标识名称。

 ■ 第二个参数，InputArray 类型的mat，填需要显示的图像。

 

这里的InputArray 我们讲一下吧，不然一直是个梗在这边。通过转到定义大法，我们可以在

Highgui.hpp中查到imshow的原型：

 

[cpp] view
plaincopyprint?





CV_EXPORTS_W void imshow(const string&winname, InputArray mat);  

 

进一步对InputArray转到定义，在core.hpp中查到一个typedef声明：

[cpp] view
plaincopyprint?





typedef const _InputArray& InputArray;  

这其实一个类型声明引用，就是说_InputArray和InputArray是一个意思，既然他们是一个意思，我们就来做最后一步，对_InputArray进行转到定义，终于，我们在core.hpp发现了InputArray的真身：

很多时候，遇到函数原型中的InputArray类型，我们把它简单地当做Mat类型就行了。

 

imshow 函数详解：

imshow 函数用于在指定的窗口中显示图像。如果窗口是用CV_WINDOW_AUTOSIZE（默认值）标志创建的，那么显示图像原始大小。否则，将图像进行缩放以适合窗口。而imshow 函数缩放图像，取决于图像的深度：

如果载入的图像是8位无符号类型（8-bit unsigned），就显示图像本来的样子。
如果图像是16位无符号类型（16-bit unsigned）或32位整型（32-bit integer），便用像素值除以256。也就是说，值的范围是[0,255 x 256]映射到[0,255]。
如果图像是32位浮点型（32-bit floating-point），像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是[0,1]映射到[0,255]。

还有一点，若窗口创建（namedWindow函数）的时候，如果设定了支持OpenGL（WINDOW_OPENGL ），那么imshow还支持ogl::Buffer ,ogl::Texture2D以及gpu::GpuMat作为输入。

 

四、输出图像到文件——imwrite函数

 

在OpenCV中，输出图像到文件，我们一般都用imwrite函数，它的声明如下：

[cpp] view
plaincopyprint?





bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() );  

 

 ■ 第一个参数，const string&类型的filename，填需要写入的文件名就行了，带上后缀，比如，“123.jpg”这样。

 ■ 第二个参数，InputArray类型的img，一般填一个Mat类型的图像数据就行了。

 ■ 第三个参数，const vector<int>&类型的params，表示为特定格式保存的参数编码，它有默认值vector<int>()，所以一般情况下不需要填写。而如果要填写的话，有下面这些需要了解的地方：

 

对于JPEG格式的图片，这个参数表示从0到100的图片质量（CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY），默认值是95.
对于PNG格式的图片，这个参数表示压缩级别（CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION）从0到9。较高的值意味着更小的尺寸和更长的压缩时间，而默认值是3。
对于PPM，PGM，或PBM格式的图片，这个参数表示一个二进制格式标志（CV_IMWRITE_PXM_BINARY），取值为0或1，而默认值是1。

 

函数解析：

imwrite函数用于将图像保存到指定的文件。图像格式是基于文件扩展名的，可保存的扩展名和imread中可以读取的图像扩展名一样，为了方便查看，我们在这里再列一遍：

Windows位图 - *.bmp, *.dib
JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe
JPEG 2000文件- *.jp2
PNG图片 - *.png
便携文件格式- *.pbm, *.pgm, *.ppm
Sun rasters光栅格式 - *.sr, *.ras
TIFF 文件 - *.tiff, *.tif

[cpp] view
plaincopyprint?





#include <vector>  

#include <stdio.h>  

#include<opencv2/opencv.hpp>  

   

using namespace cv;  

using namespace std;  

   

void createAlphaMat(Mat &mat)  

{  

for(int i = 0; i < mat.rows; ++i) {  

        for(int j = 0; j < mat.cols; ++j) {  

               Vec4b&rgba = mat.at<Vec4b>(i, j);  

               rgba[0]= UCHAR_MAX;  

               rgba[1]= saturate_cast<uchar>((float (mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) *UCHAR_MAX);  

               rgba[2]= saturate_cast<uchar>((float (mat.rows - i)) / ((float)mat.rows) *UCHAR_MAX);  

               rgba[3]= saturate_cast<uchar>(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));  

        }  

}  

}  

   

int main( )  

{  

//创建带alpha通道的Mat  

Matmat(480, 640, CV_8UC4);  

createAlphaMat(mat);  

   

vector<int>compression_params;  

compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);  

compression_params.push_back(9);  

   

try{  

        imwrite("透明Alpha值图.png", mat, compression_params);  

}  

catch(runtime_error& ex) {  

        fprintf(stderr,"图像转换成PNG格式发生错误：%s\n", ex.what());  

        return1;  

}  

   

fprintf(stdout,"PNG图片文件的alpha数据保存完毕~\n");  

return0;  

}