python opencv中的imwrite函数_基础学习笔记之opencv(24)：imwrite函数的使用
前言
OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite()，这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧。保存图片这个功能还是很重要的，比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来，这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了。甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理。本文就简单介绍下OpenCV中imwrite()函数的用法。不过个人感觉这个函数功能还是不够强大，使用时有很多限制。
开发环境：QtCreato2.5.1+OpenCV2.4.3
实验基础
本次实验主要是测试imwrite()函数的2个功能：
1. 测试其是否能够保存Mat图像中截取的一部分图像，比如说用Rect矩阵截取大的图像中的一部分，由于此时两者只是用了自己的文件头，数据是共享的(没有采用copyTo()函数或者clone()函数复制)，所以这种测试想法很正常。
2. 测试imwrite()函数的第3个参数的使用。
在针对第1个测试时，是给定一张原图，截取一部分，然后保存。针对第2个功能是采用OpenCV官网文件中的一个例子，创建一个alpha表，然后保存为png格式的图片，压缩参数自设定。
首先来看看imwrite()函数的具体用法。
bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector& params=vector() )
该函数是把程序中的Mat类型的矩阵保存为图像到指定位置。
参数filename为所需保存图像的文件目录和文件名。这里的文件名需要带有图像格式后缀的，目前OpenCV该函数只支持JPEG,PNG,PPM,PGM,PBM，TIFF等。并不是所有Mat类型都支持。
img参数为图像数据来源，其类型为Mat。注意也不是所有格式的Mat型数据都能被使用保存为图片，目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像，并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U)。所以其他一些数据类型是不支持的，比如说float型等。如果Mat类型数据的深度和通道数不满足上面的要求，则需要使用convertTo()函数和cvtColor()函数来进行转换。convertTo()函数负责转换数据类型不同的Mat，即可以将类似float型的Mat转换到imwrite()函数能够接受的类型。而cvtColor()函数是负责转换不同通道的Mat，因为该函数的第4个参数就可以设置目的Mat数据的通道数(只是我们一般没有用到它，一般情况下这个函数是用来进行色彩空间转换的)。另外也可以不用imwrite()函数来存图片数据，可以直接用通用的XML IO接口函数将数据存在XML或者YXML中。
参数params是用来设置对应图片格式的参数的，因为一般情况下这些图片格式都是经过了压缩的，这里就是设置这些压缩参数来控制图片的质量。该参数是一个vector类型，里面分别存入paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ... 也就是说存入一对属性值。如果不设置该参数的话，则程序会自动根据所保存的图像格式采用一个默认的参数。
本实验中还用到了下面这个函数。
template<...> _Tp saturate_cast(_Tp2 v)
将参数v转换成模板中的类型，比如说：
uchar a = saturate_cast(-100);
OpenCV知识点总结：
Rect的构造函数中不能重载3个参数，比如左上角点的坐标，宽和高这时候应该改成4个，左上角点的坐标直接分开为2个写，对应着了点的x和y。
实验结果
程序执行后工程文件夹中显示如下：
说明截取图像部分并保存是成功的。
原图像和截取原图中间1/4大小的图像如下：
后台输出如下：
说明此时也保存成功了。
生成的alpha表图像显示如下：
实验代码及注释
main.cpp:
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src;
Mat image;
string str = "./";
/*创建alpha表，整体偏红色，左上角到右下角呈现从完全透明到完全不透明变化趋势*/
void createAlphaMat(Mat &mat)
{
for (int i = 0; i < mat.rows; ++i) {
for (int j = 0; j < mat.cols; ++j) {
Vec4b& rgba = mat.at(i, j);
rgba[0] = UCHAR_MAX; //r分量一直最大，所以整体偏红
rgba[1] = saturate_cast((float (mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) * UCHAR_MAX);
rgba[2] = saturate_cast((float (mat.rows - i)) / ((float)mat.rows) * UCHAR_MAX);
rgba[3] = saturate_cast(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));
}
}
}
int main()
{
/*采用默认参数进行图片的保存*/
src = imread("test.jpg");
imwrite(str+"原图.jpg", src); //c版本中的保存图片为cvSaveImage()函数，c++版本中直接与matlab的相似，imwrite()函数。
imshow("src", src);
Rect rect(src.cols/4, src.rows/4, src.cols/2, src.rows/2);
image = src(rect);
imwrite(str+"截取原图中的一部分区域小图.jpg", image);
imshow("image", image);
/*采用自己设置的参数来保存图片*/
Mat mat(480, 640, CV_8UC4);
createAlphaMat(mat);
vector compression_params;
compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
compression_params.push_back(9); //png格式下，默认的参数为3.
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");
waitKey(0);
return 0;
}
实验总结
Imwrite()函数可以保存截取出的图像，但是这个函数使用时受限制太多，希望后面的版本对其进行加强。
参考资料