学习Opencv-第9节-读写图像

1、读图像—imread()

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

定义中包含两个参数，一个图像文件名，一个flag标志位，返回的是一个Mat类

读取失败，则返回空矩阵，即Mat::data的值是Null

这边存在一个容易忽略的点，就是读取图像之后，紧跟其后是使用Mat::empty（）函数进行检测文件图片是否读入成功。

参数flag标志的三种情况

（1）flag>0,该函数返回3通道图像，吐过磁盘上的图像文件时单通道的灰度图像，则会被计算机强制转为3通道

（2）flag = 0；该函数返回单通道图像，如果磁盘上的图像文件时多通道的图像，会被计算机强制转位单通道

（3）flag<0,则函数不对图像通道进行转换。

2、imread()支持读入的文件格式：

（1）Windows 位图文件 – BMP, DIB；

（2）JPEG 文件 – JPEG, JPG, JPE；

（3）便携式网络图片 – PNG；

（4）便携式图像格式 – PBM， PGM， PPM；

（5）Sun rasters – SR， RAS；

（6）TIFF 文件 – TIFF， TIF;

（7）OpenEXR HDR 图片 – EXR;

（8）JPEG 2000 图片- jp2

针对以上文件，并非安装了OPencv的库就可以支持，还需要再编译的时候添加对应的库

3、写图像文件 —imwrite()

将操作完的矩阵重新生成图像

原函数定义：

bool imwrite(const string&filename,InputArray image,const vector<ing>¶ms = vector<int>())

参数有文件名，用来决定生成图像的类型及名称，推荐使用PNG格式，这个时无损压缩，BMP时无损格式，一般不压缩，尺寸较大，jpeg文件格式图像大小较小，但是，其时有损压缩

矩阵名，就是待转化的矩阵

第三个参数用来指定生成的图像文件的一些细节信息，这跟第一个参数中指定的图像类型有关系

如下：

（1）jpeg:表明图像的质量，取值从0-100，数值越大表明图像质量越高，当然文件也就越大，默认值是95.

（2）png:表明压缩级别，取值从0-9。数值越大表明压缩等级越高，文件也就越小，同时花费的时间也就越长，默认值为3

(3)ppm,pgm,pbm:表明已二进制化还是纯文本方式存储，取值为0或1，如果取值为1，则表明以二进制方式进行存储。默认为1

注意，并不是所有Mat对象都可以转化为图像文件：

（1）数据类型为8U类型的单通道和多通道矩阵，可以转为任意类型

（2）16U的数据类型，只能保存为PNG,JPEG2000和TIFF格式

（3）其他类型

需要用Mat::converTo()函数或者cvtColor()函数将矩阵转为可以保存的格式

注意，如果保存路径下已经存在一样的图像文件，imwrite（）不会提醒，会直接覆盖原来的文件

案例;

int test6()

{

//读取图像，将其转换为单通道，即灰度图

Mat img = imread(“C:\Users\86188\Desktop\526.jpg”,0);

//判断是否读取成功

if (img.empty())

{

cout << “Can not load image!!” << endl;

return -1;

}

// 进行 Canny 操作(提取图像边缘)，并将结果存于 result

Mat result;

Canny(img, result, 150, 220);//边缘检测

//保存结果

imwrite(“C:\Users\86188\Desktop\526-canny.png”, result);

imshow(“image”,img);

imshow(“result”, result);

return 0;

}

效果如下图：