OpenCV4机器学习（二）：图像的读取、显示与存储

男娘i 2022-08-30 04:24 268阅读 0赞

**前言：**

本专栏主要结合OpenCV4（C++版本），来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法（比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等），以及常用的深度学习算法。

### 文章目录 ###

*   *  一、OpenCV4头文件介绍
     *  二、读取图像
     *  二、显示图像
     *  三、保存图像
     *  四、实战小结
     *  五、视频的读取与保存

**环境配置与搭建：**

*  [OpenCV4机器学习（一）：OpenCV4+VS2017环境搭建与配置][OpenCV4_OpenCV4_VS2017]

--------------------

## 一、OpenCV4头文件介绍 ##

想要使用OpenCV的类与函数，需要引用相关头文件，头文件中定义了所需的类与函数。

在OpenCV3.0版本之后，只须引用一个头文件即可使用OpenCV里所有的函数与功能。opencv.hpp头文件包含了OpenCV中所有模块的头文件。

#include "opencv.hpp"

如下图所示，是OpenCV4中主要的头文件：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqaW5qaWU_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
下面对里面的一些重要的头文件进行解释说明：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>头文件名</th> 
   <th>功能描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/core/core_c.h”</td> 
   <td>老版本C语言数据结构与数学运算</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/core/core.hpp”</td> 
   <td>新版本C语言数据结构与数学运算</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/imgproc/imgproc_c.h”</td> 
   <td>老版本C语言图像处理函数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/imgproc.hpp”</td> 
   <td>新版本C++语言图像处理函数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/objdetection.hpp”</td> 
   <td>latent-SVM分类器、Cascade脸部检测、HOG特征和planar patch检测器支持函数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/ml.hpp”</td> 
   <td>机器学习算法与数据集封装</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/calib3d.hpp”</td> 
   <td>相机标定和立体视觉</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/features2d.hpp”</td> 
   <td>二维图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/video.hpp”</td> 
   <td>包含视频跟踪和背景分割运算的头文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/video/tracking.hpp”</td> 
   <td>Camshift\meanShift\OpticalFlow 等视频跟踪算法的接口</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/video/background_segm.hpp”</td> 
   <td>定义背景减除算法接口</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/flann/miniflann.hpp”</td> 
   <td>近似最邻匹配函数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/highgui/highgui_c.h”</td> 
   <td>老版本C语言图像显示、滑动条、按钮、鼠标交互和IO</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>#include “opencv2/highgui.hpp”</td> 
   <td>新版本C语言图像显示、滑动条、按钮、鼠标交互和IO</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

--------------------

## 二、读取图像 ##

imread()用来读取图片，其定义如下：

Mat cv::imread(const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR)

函数参数：

*  filename：图像文件名
 *  flags：读取时使用的色彩模式标志位，从cv::imreadModels中取值，1为原图彩色模式，0为灰度模式。

在读取图像后，可以通过cv::Mat类的empty方法判断是否正确读取了图像，如果读取失败，则退出程序：

Mat img = imread("test.jpg", 1) 
    if(img.empty()) return -1;

读取图像后，也可以通过读取二维矩阵的宽和高，来获取图像的宽和高：

int width = img.cols;
    int height = img.rows;

--------------------

## 二、显示图像 ##

首先新建图像显示窗口（不是必须的）：

namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);

调用imshow()函数显示图像：

imread("src", img);

为了方便显示窗口停留方便查看，可以等待按键响应后再退出：

waitKey(0);

该函数默认参数值为0，当参数<=0时，表示永久等待直至按下键盘；当参数>0时，表示等待的ms数。

## 三、保存图像 ##

imwrite 函数实现把图像存储为指定格式的文件的功能。实现如下：

imwrite("save.jpg", img);

imwrite 函数的定义如下：

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

参数解释：

*  filename：要保存的文件名，包含文件拓展名
 *  img:待存储的图像
 *  params：与存储格式相关的参数，比如压缩比等。

## 四、实战小结 ##

读取、显示和保存图像的整体代码如下：

#include <iostream>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main()
    { 
    	Mat img = imread("D:\\VSProject\\OpenCV4\\chap01\\1.jpg", 1);
    	imshow("show", img);
    	imwrite("save.jpg", img);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

显示结果如下：  
![在这里插入图片描述][247466910341660722.jpg_pic_center]

## 五、视频的读取与保存 ##

读取和保存视频文件的过程与处理图片的过程一样简单，只需设置一个循环结构，每次循环读取视频文件中的一帧用于显示或者保存。实现方法如下：

#include<iostream>
    #include<opencv.hpp>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main() { 
    	Mat frame, saved_frame;
    	VideoCapture cap("D:\\Project\\VSProject\\OpenCV4\\data\\highway.mp4");
    
    	int width = cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
    	int height = cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
    	VideoWriter writer("D:\\Project\\VSProject\\OpenCV4\\data\\result.avi", VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), 25, Size(width, height));
    
    	while(1){ 
    		cap >> frame;
    		if (frame.empty()) break;
    		imshow("显示", frame);
    		waitKey(30);
    		writer << frame;
    	}
    
    	cap.release();
    	return 0;
    }

--------------------

**本专栏所有完整的代码将在我的GitHub仓库上更新，欢迎大家前往学习：**

*  [https://github.com/Keyird/OpenCV4-Machine-Learning][https_github.com_Keyird_OpenCV4-Machine-Learning]

**进入GitHub仓库，点击 star (红色箭头所示)，第一时间获取干货：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqaW5qaWU_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

最好的关系是**互相成就**，各位的「三连」就是【AI 菌】创作的最大动力，我们下期见！

![在这里插入图片描述][2020090613542669.png_pic_center]

[OpenCV4_OpenCV4_VS2017]: https://ai-wx.blog.csdn.net/article/details/118888221
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqaW5qaWU_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/f91a1ac1c4514938bc66aeb683cc7cef.png
[247466910341660722.jpg_pic_center]: /images/20220829/84db0945202842c2853f99a5de9be52d.png
[https_github.com_Keyird_OpenCV4-Machine-Learning]: https://github.com/Keyird/OpenCV4-Machine-Learning
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dqaW5qaWU_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/344bad4e68e7431e8a3d4287d47efc54.png
[2020090613542669.png_pic_center]: /images/20220829/cdd94a292ef24c2599ab6a3ac202071c.png