加载美女图片之OpenCV 图像读取与显示

加载美女图片之OpenCV 图像读取与显示_第1张图片

作者介绍:22级树莓人(计算机专业),热爱编程<目前在c++和openCv阶段>——目标Windows,MySQL,Qt,数据结构与算法,openCv,Linux,多线程,会持续分享学习成果和小项目的
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总结:希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流

在这里插入图片描述

文章目录

      • 一、图像通道
      • 二、读取图像
        • 1、Mat结构
        • 2、格式化打印图像数据
        • 3、访问或设置像素强度值
        • 4、imread函数读取图片
      • 三、显示图像
      • 四、保存图像
      • 五、综合案例讲解
        • 1、测试上面的函数
        • 2、格式化打印效果
        • 3、保存图片效果展示
        • 4、综合代码


一、图像通道

  • 颜色通道
  • RGB 图像有4 个默认通道:红色、绿色和蓝色各有一个通道,以及一个用于编辑图像复合通道(主通道)
  • 彩色深度
  • 8位色,每个像素所能显示的彩色数为2的8次方,即256种颜色。

  • 16位增强色,16位彩色,每个像素所能显示的彩色数为2的16次方,即65536种颜色。

  • 24位真彩色,每个像素所能显示的彩色数为24位,即2的24次方,约1680万种颜色。

  • 32位真彩色,即在24位真彩色图像的基础上再增加一个表示图像透明度信息的Alpha通道。

    • Alpha通道:一张图片的透明和半透明度

CV_8UC3系列解读

  • 函数原型

    CV_(S|U|F)C
    
  • bit_depth:像素点占用空间大小bit

  • S|U|F:

    • S:signed int——有符号
    • U:unsigned int——无符号
    • F:float——单精度浮点
  • number_of_channels

    • 1 单通道图像,即为灰度图像
    • 2 双通道图像
    • 3 三通道图像
    • 4 Alpha通道的彩色图像,四通道图像

二、读取图像

1、Mat结构

大家可以用如下图的方式查看,需要用到哪个调用哪个,这里只是简单的介绍

我们可以看一下库函数

加载美女图片之OpenCV 图像读取与显示_第2张图片

class  Mat
{
public/*
 		flag: 
 		1.数字签名 
 		2.维度
 		3.通道数
 		4.连续性
 	*/
	int flags;					
	int dims; 					//数据维数
	int rows,cols; 				//数据行列
	uchar *data;				//存储的数据		
    const uchar* datastart;		//数据开始
    const uchar* dataend;		//数据结束
    const uchar* datalimit;		//数据边界
	//其他成员  
 	//.....
 	//其他方法
 	//.....
 public: 		//构造方式
    // 默认构造函数 Mat A;
    Mat ()
    // 常用构造函数 Mat A(10,10,CV_8UC3);
    Mat (int rows, int cols, int type)
    //Mat A(300, 400, CV_8UC3,Scalar(255,255,255));
    Mat (int ndims, const int *sizes, int type, const Scalar &s)
    Mat (Size size, int type)
    Mat (int rows, int cols, int type, const Scalar &s)
    Mat (Size size, int type, const Scalar &s)
    Mat (int ndims, const int *sizes, int type)
    Mat (const Mat &m)
    Mat (int rows, int cols, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
    Mat (Size size, int type, void *data, size_t step=AUTO_STEP)
    Mat (int ndims, const int *sizes, int type, void *data, const size_t *steps=0)
    Mat (const Mat &m, const Range &rowRange, const Range &colRange=Range::all())
    //Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) );
    Mat (const Mat &m, const Rect &roi)
    Mat (const Mat &m, const Range *ranges)
};

2、格式化打印图像数据

函数原型

Ptr format(InputArray mtx, Formatter::FormatType fmt)

  • 第一个参数是图像名称
  • 第二个参数是打印方式
    • FMT_DEFAULT = 0,
    • FMT_MATLAB = 1,
    • FMT_CSV = 2,
    • FMT_PYTHON = 3,
    • FMT_NUMPY = 4,这也是py的一种打印方式,数组
    • FMT_C = 5,C语言方式打印

3、访问或设置像素强度值

函数原型

Scalar 它将各个通道的值构成一个整体,赋给具有相同通道数的矩阵元素,通俗点就是一个复合数据

scalar(1,2,3);

分别把每一个像素点颜色通道设置为1,2,3,注意这里是BGR

4、imread函数读取图片

Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );
  • filename:文件路径
  • flags:显示方式
flags 解释
IMREAD_REDUCED_COLOR_4 = 33 3通道BGR彩色图像,使图像大小减小1/4
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 =64 单通道灰度图像,并将图像尺寸减小1/8
IMREAD_REDUCED_COLOR_8 = 65 3通道BGR彩色图像,使图像大小减小1/8
IMREAD_IGNORE_ORIENTATION = 128 不要根据EXIF的方向标志旋转图像
IMREAD_UNCHANGED = -1 按原样返回加载的图像(带有alpha通道,否则会被裁剪)
IMREAD_GRAYSCALE = 0 单通道灰度图像
IMREAD_COLOR = 1 3通道BGR彩色图像
IMREAD_ANYDEPTH = 2 16位/32位图像,其他则转换为8位
IMREAD_ANYCOLOR = 4 图像以任何可能的颜色格式读取
IMREAD_LOAD_GDAL = 8 gdal驱动程序加载映像
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 =16 单通道灰度图像,并将图像大小减小1/2
IMREAD_REDUCED_COLOR_2 = 17 3通道BGR彩色图像,使图像大小减小1/2
IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 =32 单通道灰度图像,并将图像尺寸减小1/4

三、显示图像

imshow()显示图片

imshow(const string& str,InputArray mat);
  • str:窗口名称
  • mat:图像

销毁窗口

  • destroyAllWindows():销毁所有窗口
  • destroyWindow(const char* windowName) :销毁指定窗口

四、保存图像

imwrite()函数保存图片

函数原型

bool imwrite( const String& filename, InputArray img,
              const std::vector& params = std::vector());
  • filename:保存的文件名
  • img:图像
  • params:设置图片质量,压缩率,一般不写

五、综合案例讲解

1、测试上面的函数

void testMat() 
{
	//No.1构造方式
	Mat img(10, 10, CV_8UC1);
	imshow("1", img);

	//No.2 BGR
	Mat img2(300, 300, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
	imshow("2", img2);

	//No.3 clone方法拷贝
	Mat img3 = img2.clone();
	imshow("3", img3);
	//No.4
	Mat img4;
	img3.copyTo(img4);
	imshow("4", img4);

	//No.5
	Mat img5 = imread("mm.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	imshow("5", img5);

	//No.6
	Mat img6 = imread("mm.jpg", IMREAD_REDUCED_COLOR_2);
	imshow("6", img6);
}

这里讲一下拷贝

Mat img3 = img2.clone(); imshow("3", img3);

Mat img4; img3.copyTo(img4); imshow("4", img4);

  • clone()和copyTo():第一个是拷贝调用者,第二个是拷贝到

下面展示一下效果

加载美女图片之OpenCV 图像读取与显示_第3张图片

2、格式化打印效果

void print() 
{
	Mat img(10, 10, CV_8UC1);
	cout << "C:" << endl;
	cout << format(img, Formatter::FMT_C) << endl;
	cout << "csv:" << endl;
	cout << format(img, Formatter::FMT_CSV) << endl;
	cout << "py:" << endl;
	cout << format(img, Formatter::FMT_PYTHON) << endl;
}

效果展示

加载美女图片之OpenCV 图像读取与显示_第4张图片

3、保存图片效果展示

void testSaveimg(const char* filename) 
{
	Mat img = imread("mm.jpg", IMREAD_REDUCED_COLOR_2);
	imwrite(filename, img);
}

这时候我们打开项目文件夹,就会发现,多了一个图片

加载美女图片之OpenCV 图像读取与显示_第5张图片

4、综合代码

#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
void testMat() 
{
	//No.1构造方式
	Mat img(10, 10, CV_8UC1);
	imshow("1", img);

	//No.2 BGR
	Mat img2(300, 300, CV_8UC3, Scalar(0, 255, 0));
	imshow("2", img2);

	//No.3 clone方法拷贝
	Mat img3 = img2.clone();
	imshow("3", img3);
	//No.4
	Mat img4;
	img3.copyTo(img4);
	imshow("4", img4);

	//No.5
	Mat img5 = imread("mm.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
	imshow("5", img5);

	//No.6
	Mat img6 = imread("mm.jpg", IMREAD_REDUCED_COLOR_2);
	imshow("6", img6);
}
void print() 
{
	Mat img(10, 10, CV_8UC1);
	cout << "C:" << endl;
	cout << format(img, Formatter::FMT_C) << endl;
	cout << "csv:" << endl;
	cout << format(img, Formatter::FMT_CSV) << endl;
	cout << "py:" << endl;
	cout << format(img, Formatter::FMT_PYTHON) << endl;
}
void testSaveimg(const char* filename) 
{
	Mat img = imread("mm.jpg", IMREAD_REDUCED_COLOR_2);
	imwrite(filename, img);
}
int main()
{
	//testMat();
	//print();
	testSaveimg("love.jpg");
	waitKey(0);
	destroyAllWindows();
	return 0;
}

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