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SLAM数据集序列图片如何批量处理

原创：SLAM爬坑之行

引言：在SLAM学习过程中，有时候需要对大量的数据集比如TUM/KITTI等图片序列进行批量处理，这个时候需要用到opencv中的函数对图像进行批量处理的话，会大大减少我们的时间，提高工作效率。

详细流程：

• 1、数据集下对图片序列文件名的导出

• 2、利用opencv实现批量图像的处理工作

• 3、常用举例按规律读取并显示

• 4、写入序列图片

1、数据集下对大批量图片文件名的导出

我们采用的是TUM实验室中的rgbddatasetfreiburg2pioneerslam的RGB图像序列，每当看见这些密密麻麻的数据图像的时候，就会有一种无力感，所以需要批量处理。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-W9k03k7b-1592542839980)(D:\SLAM\SLAM基础\文章\rgbseires.png)]

• 1、使用ls >命令将目录RGB（根据实际情况进行更改）中的图片名列举出来，然后利用>将文 件名重定向到test.txt中（.txt的名字可根据需要自定义）,效果入下图，可以看见rgb中的图像序列已经被保存，终端输入下列指令后结果如下图所示

  ls rgb >text.txt

• 2、利用opencv实现批量图像的处理工作

  #include <iostream>  
  #include<opencv2/opencv.hpp>
  #include<iostream>
  #include<time.h>
  #include<fstream>
  #include<string>
  int main(){    
      //! 指定文件夹路径
      std::string path = "C:\\Users\\12692\\Source\\Repos\\picture_process\\seires.txt";
      std::ifstream file(path);
      int img_index = 0;
      char img_infile[100], img_savefile[100];
      //！函数file.eof()，如果没到文件末尾，返回值为0；当读取两百个图像时，停止读取
      while (!file.eof() && img_index < 200) {
          //图像名称
          char img_name[500];
          //getline()读取一行，内容存放在img_name[0]，读取的最大字节数为500
          file.getline(img_name, 500);
          //将字符串img_name标准化打印到img_infile中
          sprintf_s(img_infile, "../rgb/%s", img_name);
          sprintf_s(img_savefile, "../save/tum%03d.png", img_index);
          cv::Mat src = cv::imread(img_infile);
          cv::Mat imgGray;
          //将彩色图像处理成灰度图
          cvtColor(src, imgGray, CV_BGR2GRAY);
          img_index++;
          //写入序列图片
          cv::imwrite(img_savefile, imgGray);
      }
  }

下图是处理后的图像，这样就可以我们就可以看见原文件rgb中的200张彩色图像被批量处理成灰度图并且重命名。

3、常用举例按规律读取并显示

数据集命名规则如下所示，下列程序将按照序列号名称顺序读取

#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
    //先读取100张图试试看
    for(int i = 1 ; i < 100; i++) {
        //使用SetFileNames()方法读取序列图像。
        Mat srcGray;
        char img_name[200];
        sprintf(img_name, "../PATH/TUM%03d.jpg", i);//%05d代表文件名的宽度
        srcGray = imread(imgname, 0);
        cout << i << endl;
        imshow("读取", srcGray);
        waitKey(122);
    }
    return 0;
}

4、写入序列图片

        char path[200];
        sprintf(path, "../save/%d.jpg", i);
        Mat edgeMat;
        imwrite(path, edgeMat);

[参考]：https://blog.csdn.net/weixin_44723106/article/details/103034846?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.nonecase

SLAM数据集序列图片如何批量处理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/indulge-code/p/13166490.html