OpenCV读写图像文件解析

标签：runtime   设置   cep   mod   缓冲区   cvs   rate   tde   出图   

OpenCV读写图像文件解析

imdecode

从内存中的缓冲区读取图像。

C++:Mat imdecode(InputArray buf, int flags)

C++:Mat imdecode(InputArray buf, int flags, Mat* dst)

C:IplImage* cvDecodeImage(const CvMat* buf, int iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR)

C:CvMat* cvDecodeImageM(const CvMat* buf, int iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR)

Python:cv2.imdecode(buf, flags) → retval

参数：             

buf–输入字节数组或向量。             

flags–与imread（）中的标志相同。             

dst–解码矩阵的可选输出占位符。当对相同大小的图像重复调用该函数时，它可以保存图像重新分配。

函数从内存中指定的缓冲区读取图像。如果缓冲区太短或包含无效数据，则返回空矩阵/图像。             

有关支持的格式和标志说明的列表，请参见imread（）。

注：在彩色图像中，解码图像将以B G R顺序存储信道。

Imencode

将图像编码到内存缓冲区中。

C++:bool imencode(const string& ext, InputArray img, vector<uchar>& buf, const vector<int>& params=vector<int>())

C:CvMat* cvEncodeImage(const char* ext, const CvArr* image, const int* params=0 )

Python:cv2.imencode(ext, img[, params]) → retval, buf

 参数：             

ext–定义输出格式的文件扩展名。             

img–待写图像。             

buf–调整输出缓冲区大小以适应压缩图像。             

params–格式化特定参数。请参见imwrite（）。

函数压缩图像并将其存储在内存缓冲区中，该缓冲区的大小将根据结果调整。有关支持的格式和标志说明的列表，请参见imwrite（）。

注意：cvEncodeImage返回CV_8UC1类型的单行矩阵，其中包含作为字节数组的编码图像。

Imread

从文件加载图像。

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

Python:cv2.imread(filename[, flags]) → retval

C:IplImage* cvLoadImage(const char* filename, int iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR )

C:CvMat* cvLoadImageM(const char* filename, int iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR )

Python:cv.LoadImage(filename, iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR) → None

Python:cv.LoadImageM(filename, iscolor=CV_LOAD_IMAGE_COLOR) → None

参数：             

•file Name–要加载的文件的名称。             

•flags–指定加载图像颜色类型的标志：             

CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH-如果已设置，则在输入具有相应深度时返回16位/32位图像，否则将其转换为8位。               

CV_LOAD_IMAGE_COLOR-如果设置，请始终将图像转换为彩色图像             

CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE-如果设置，始终将图像转换为灰度图像             

>0返回3通道彩色图像。

注意，在当前实现中，alpha通道（如果有）从输出图像中剥离。如果需要alpha通道，请使用负值。

=0返回灰度图像。             

<0按原样返回加载的图像（使用alpha通道）。

函数imread从指定文件加载图像并返回它。如果无法读取图像（由于缺少文件、权限不正确、格式不受支持或无效），函数将返回空矩阵（Mat：：data==NULL）。目前，支持以下文件格式：

• Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
• JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)
• JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes section)
• Portable Network Graphics - *.png (see the Notes section)
• Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm (always supported)
• Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
• TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Notes section)

注意             

函数根据内容而不是文件扩展名来确定图像的类型。             

在Microsoft Windows*OS和MacOSX*上，默认情况下会使用OpenCV图像（libjpeg、libpng、libtiff和libjasper）附带的编解码器。因此，OpenCV始终可以读取jpeg、png和tiff。在MacOSX上，还可以选择使用本机MacOSX图像读取器。但请注意，由于MacOSX中嵌入了颜色管理，目前这些本地图像加载程序提供的图像具有不同的像素值。             

在Linux*、BSD风格和其他类似Unix的开源操作系统上，OpenCV查找随OS映像提供的编解码器。安装相关软件包（不要忘记开发文件，例如Debian*和Ubuntu*中的“libjpeg dev”）以获得编解码器支持，或者在CMake中打开OPENCV_BUILD_3RDPARTY_LIBS标志。

注：在彩色图像的情况下，解码图像将以B G R顺序存储信道。

Imwrite

将图像保存到指定文件。

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

Python:cv2.imwrite(filename, img[, params]) → retval

C:int cvSaveImage(const char* filename, const CvArr* image, const int* params=0 )

Python:cv.SaveImage(filename, image) → None

参数

•file Name–文件名。             

•image–要保存的图像。             

•params-格式特定的存储参数编码为对paramId_1、paramValue_1、paramId_2、paramValue_2。当前支持以下参数：             

对于JPEG，它可以是0到100之间的质量（CV_IMWRITE_JPEG_quality）（越高越好）。默认值为95。             

对于PNG，它可以是从0到9的压缩级别（CV_IMWRITE_PNG_compression）。较高的值意味着较小的大小和较长的压缩时间。默认值为3。             

对于PPM、PGM或PBM，它可以是二进制格式标志（CV_IMWRITE_PXM_binary），0或1。默认值为1。

imwrite函数将图像保存到指定的文件中。

根据文件扩展名选择图像格式（有关扩展名列表，请参见imread（））。使用此功能只能保存8位（或16位无符号（CV_16U）（对于PNG、JPEG 2000和TIFF）单通道或3通道（具有“BGR”通道顺序）图像。如果格式、深度或通道顺序不同，请在保存之前使用Mat::convertor()和cvtColor（）进行转换。或者，使用通用文件存储I/O函数将图像保存为XML或YAML格式。             

使用此函数可以使用alpha通道存储PNG图像。

为此，创建8位（或16位）4通道图像BGRA，其中alpha通道位于最后。完全透明像素的alpha设置为0，完全不透明像素的alpha设置为255/65535。下面的示例演示如何创建这样的BGRA图像并存储到PNG文件。它还演示了如何设置自定义压缩参数。

#include <vector>

#include <stdio.h>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

using namespace std;

void createAlphaMat(Mat &mat)

{

    CV_Assert(mat.channels() == 4);

    for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {

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

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

            bgra[0] = UCHAR_MAX; // Blue

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

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

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

        }

    }

}

int main(int argv, char **argc)

{

    // Create mat with alpha channel

    Mat mat(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("alpha.png", mat, compression_params);

    }

    catch (runtime_error& ex) {

        fprintf(stderr, "Exception converting image to PNG format: %s\n", ex.what());

        return 1;

    }

    fprintf(stdout, "Saved PNG file with alpha data.\n");

    return 0;

}

OpenCV读写图像文件解析

标签：runtime   设置   cep   mod   缓冲区   cvs   rate   tde   出图   

原文地址：https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/13140036.html