图片连续读取

Opencv读取文件夹连续图片，RGB分量显示，图像灰度化  

2012-06-03 00:12:55|  分类： Opencv 图像处理 |  标签：opencv  rgb分量显示  图像灰度化   |字号大中小 订阅

1.读取文件夹连续图片

刚开始学习图像处理，开始只能一次读入一张图片，今天从网上查了一些资料，自己写了一个可以连续读取多张图片函数。

char filename[100];

char windowname[100];

IplImage* pScr;

unsigned char *Readfigsmethod1(int num)// 读入num个图片
{
 for(int i=1;i<=num;i++)
 {
  sprintf(filename,"D:/test/%d.jpg",i);// 将图片以数字命名：例如1.jpg 2.jpg等，放入D:/test/文件夹下
  sprintf(windowname,"window%d.jpg",i);
  pScr=cvLoadImage(filename,1);//导入图片
  cvNamedWindow(windowname,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvShowImage(windowname,pScr);//显示图片
  //cvWaitKey(0);

 }
 cvWaitKey(0);
 cvReleaseImage(&pScr);//释放图片
 cvDestroyAllWindows();//销毁窗口
 
 return 0;
}

 

注释：连续读取图片主要问题在于filename指向图片目录， sprintf(filename,"D:/test/%d.jpg",i)的使用可以使得filename可以从1.jpg,2.jpg,一直到num.jpg. filename=D：/test/i.jpg.

2.RGB分量显示，图像灰度化

// RGBSPLIT.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
//#include "afx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
char filename[100];
char filename1[100];
char windowname[100];
IplImage* pScr;

IplImage *img1;
IplImage *img=0;
IplImage *img_red=0;
IplImage *img_green=0;
IplImage *img_blue=0;

unsigned char *Readfigsmethod1(int num);//实现连续读取图片的函数
unsigned char *RGBsplit(IplImage *img);//实现RGB量分开显示的函数
unsigned char *RGBtoGray(IplImage *img);//实现灰度化函数

int main(int argc, char *argv[])
{
 
 img=cvLoadImage("D:\\test\\1.jpg");

 cvNamedWindow("lena",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口，窗口名字lena
 cvShowImage("lena",img);//载入转化后的图像
 RGBsplit(img);//调用RGB分开显示函数，若想实现其他功能，在此处调用其他函数即可。但是显示后cvReleaseImage（）中相应参数要更改成显示的对象。

 cvWaitKey(0);
 cvReleaseImage(&img);
 cvReleaseImage(&img_red);
 cvDestroyAllWindows();

 
 return 0;

}

unsigned char *Readfigsmethod1(int num)
{
 for(int i=1;i<=num;i++)
 {
  sprintf(filename,"D:/test/%d.jpg",i);
  sprintf(windowname,"window%d.jpg",i);
  pScr=cvLoadImage(filename,1);
  cvNamedWindow(windowname,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  cvShowImage(windowname,pScr);
  //cvWaitKey(0);

 }
 cvWaitKey(0);
 cvReleaseImage(&pScr);
 cvDestroyAllWindows();
 
 return 0;
}
unsigned char *RGBtoGray(IplImage *img)
{

 img1 = cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,1);
 //色彩空间转换，将源彩色图像img转化成目标灰色图像imag1
 cvCvtColor(img,img1,CV_BGR2GRAY); //关键
 cvNamedWindow("GrayImage",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口，窗口名字GrayImage
 cvShowImage("GrayImage",img1);//载入转化后的图像
 
 return 0;

}
unsigned char *RGBsplit(IplImage *img)
{
 //IplImage* imgeR,img_blue,imageG,imgGRAY;
 int width=img->width;
 int height=img->height;
 int channel=img->nChannels;
 int widthStep=img->widthStep;
 int i,j;

 img_red= cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
 img_green= cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
 img_blue= cvCreateImage(cvGetSize(img),IPL_DEPTH_8U,3);
 for (i=0;i<height;i++)
 {
 
  for (j=0;j<width;j++)
  {
   CvScalar t=cvGet2D(img,i,j);
   double   s0=t.val[0];
   double   s1=t.val[1];
   double   s2=t.val[2];
   CvScalar m_blue=cvScalar(s0,0,0,0);
   CvScalar m_green=cvScalar(0,s1,0,0);
   CvScalar m_red=cvScalar(0,0,s2,0);
   cvSet2D(img_blue,i,j,m_blue);
   cvSet2D(img_green,i,j,m_green);
   cvSet2D(img_red,i,j,m_red);

  }
 }
 cvNamedWindow("imgred",1);
 cvShowImage("imgred",img_red);

 return 0;
}