opencv c++函数 基础9 输入输出XML和YAML文件

目的

你将得到以下几个问题的答案:

• 如何将文本写入YAML或XML文件，及如何从从OpenCV中读取YAML或XML文件中的文本
• 如何利用YAML或XML文件存取OpenCV数据结构
• 如何利用YAML或XML文件存取自定义数据结构?
• OpenCV中相关数据结构的使用方法，如 ：xmlymlpers:FileStorage <filestorage>, FileNode 或 FileNodeIterator.

代码

你可以 点击此处下载 或直接从OpenCV代码库中找到源文件。 samples/cpp/tutorial_code/core/file_input_output/file_input_output.cpp 。

以下用简单的示例代码演示如何逐一实现所有目的.

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#include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace cv; using namespace std; class MyData { public: MyData() : A(0), X(0), id() {} explicit MyData(int) : A(97), X(CV_PI), id("mydata1234") // explicit to avoid implicit conversion {} void write(FileStorage& fs) const //Write serialization for this class { fs << "{" << "A" << A << "X" << X << "id" << id << "}"; } void read(const FileNode& node) //Read serialization for this class { A = (int)node["A"]; X = (double)node["X"]; id = (string)node["id"]; } public: // Data Members int A; double X; string id; }; //These write and read functions must be defined for the serialization in FileStorage to work void write(FileStorage& fs, const std::string&, const MyData& x) { x.write(fs); } void read(const FileNode& node, MyData& x, const MyData& default_value = MyData()){ if(node.empty()) x = default_value; else x.read(node); } // This function will print our custom class to the console ostream& operator<<(ostream& out, const MyData& m) { out << "{ id = " << m.id << ", "; out << "X = " << m.X << ", "; out << "A = " << m.A << "}"; return out; } int main(int ac, char** av) { if (ac != 2) { help(av); return 1; } string filename = av[1]; { //write Mat R = Mat_<uchar>::eye(3, 3), T = Mat_<double>::zeros(3, 1); MyData m(1); FileStorage fs(filename, FileStorage::WRITE); fs << "iterationNr" << 100; fs << "strings" << "["; // text - string sequence fs << "image1.jpg" << "Awesomeness" << "baboon.jpg"; fs << "]"; // close sequence fs << "Mapping"; // text - mapping fs << "{" << "One" << 1; fs << "Two" << 2 << "}"; fs << "R" << R; // cv::Mat fs << "T" << T; fs << "MyData" << m; // your own data structures fs.release(); // explicit close cout << "Write Done." << endl; } {//read cout << endl << "Reading: " << endl; FileStorage fs; fs.open(filename, FileStorage::READ); int itNr; //fs["iterationNr"] >> itNr; itNr = (int) fs["iterationNr"]; cout << itNr; if (!fs.isOpened()) { cerr << "Failed to open " << filename << endl; help(av); return 1; } FileNode n = fs["strings"]; // Read string sequence - Get node if (n.type() != FileNode::SEQ) { cerr << "strings is not a sequence! FAIL" << endl; return 1; } FileNodeIterator it = n.begin(), it_end = n.end(); // Go through the node for (; it != it_end; ++it) cout << (string)*it << endl; n = fs["Mapping"]; // Read mappings from a sequence cout << "Two " << (int)(n["Two"]) << "; "; cout << "One " << (int)(n["One"]) << endl << endl; MyData m; Mat R, T; fs["R"] >> R; // Read cv::Mat fs["T"] >> T; fs["MyData"] >> m; // Read your own structure_ cout << endl << "R = " << R << endl; cout << "T = " << T << endl << endl; cout << "MyData = " << endl << m << endl << endl; //Show default behavior for non existing nodes cout << "Attempt to read NonExisting (should initialize the data structure with its default)."; fs["NonExisting"] >> m; cout << endl << "NonExisting = " << endl << m << endl; } cout << endl << "Tip: Open up " << filename << " with a text editor to see the serialized data." << endl; return 0; }

代码分析

这里我们仅讨论XML和YAML文件输入。你的输出（和相应的输入）文件可能仅具有其中一个扩展名以及对应的文件结构。XML和YAML的串行化分别采用两种不同的数据结构: mappings (就像STL map) 和 element sequence (比如 STL vector>。二者之间的区别在map中每个元素都有一个唯一的标识名供用户访问；而在sequences中你必须遍历所有的元素才能找到指定元素。

1. XML\YAML 文件的打开和关闭。 在你写入内容到此类文件中前，你必须先打开它，并在结束时关闭它。在OpenCV中标识XML和YAML的数据结构是FileStorage 。要将此结构和硬盘上的文件绑定时，可使用其构造函数或者 open() 函数:

   string filename = "I.xml";
   FileStorage fs(filename, FileStorage::WRITE);
   \\...
   fs.open(filename, FileStorage::READ);

   无论以哪种方式绑定，函数中的第二个参数都以常量形式指定你要对文件进行操作的类型，包括：WRITE, READ 或 APPEND。文件扩展名决定了你将采用的输出格式。如果你指定扩展名如 .xml.gz ，输出甚至可以是压缩文件。

   当 FileStorage 对象被销毁时，文件将自动关闭。当然你也可以显示调用 release 函数:

   fs.release();                                       // 显示关闭
   

2. 输入\输出文本和数字。 数据结构使用与STL相同的 << 输出操作符。输出任何类型的数据结构时，首先都必须指定其标识符,这通过简单级联输出标识符即可实现。基本类型数据输出必须遵循此规则:

   fs << "iterationNr" << 100;
   

   读入则通过简单的寻址（通过 [] 操作符）操作和强制转换或 >> 操作符实现：

   int itNr;
   fs["iterationNr"] >> itNr;
   itNr = (int) fs["iterationNr"];
   

3. 输入\输出OpenCV数据结构。 其实和对基本类型的操作方法是相同的:

   Mat R = Mat_<uchar >::eye  (3, 3),
       T = Mat_<double>::zeros(3, 1);
   
   fs << "R" << R;                                      // 写 cv::Mat
   fs << "T" << T;
   
   fs["R"] >> R;                                      // 读 cv::Mat
   fs["T"] >> T;
   

4. 输入\输出 vectors（数组）和相应的maps. 之前提到我们也可以输出maps和序列（数组, vector)。同样，首先输出变量的标识符，接下来必须指定输出的是序列还是map。

   对于序列，在第一个元素前输出”[“字符，并在最后一个元素后输出”]“字符：

   fs << "strings" << "[";                              // 文本 - 字符串序列
   fs << "image1.jpg" << "Awesomeness" << "baboon.jpg";
   fs << "]";                                           // 序列结束
   

   对于maps使用相同的方法，但采用”{“和”}“作为分隔符。

   fs << "Mapping";                              // 文本 - mapping
   fs << "{" << "One" << 1;
   fs <<        "Two" << 2 << "}";
   

   对于数据读取，可使用 FileNode 和 FileNodeIterator 数据结构。 FileStorage 的[] 操作符将返回一个 FileNode 数据类型。如果这个节点是序列化的，我们可以使用 FileNodeIterator 来迭代遍历所有元素。

   FileNode n = fs["strings"];                         // 读取字符串序列 - 获取节点
   if (n.type() != FileNode::SEQ)
   {
       cerr << "strings is not a sequence! FAIL" << endl;
       return 1;
   }
   
   FileNodeIterator it = n.begin(), it_end = n.end(); // 遍历节点
   for (; it != it_end; ++it)
       cout << (string)*it << endl;
   

   对于maps类型，可以用 [] 操作符访问指定的元素（或者 >> 操作符）：

   n = fs["Mapping"];                                // 从序列中读取map
   cout << "Two  " << (int)(n["Two"]) << "; ";
   cout << "One  " << (int)(n["One"]) << endl << endl;
   

5. 读写自定义数据类型。 假设你定义了如下数据类型：

   class MyData
   {
   public:
         MyData() : A(0), X(0), id() {}
   public:   // 数据成员
      int A;
      double X;
      string id;
   };
   

   添加内部和外部的读写函数，就可以使用OpenCV I/O XML/YAML接口对其进行序列化（就像对OpenCV数据结构进行序列化一样）。内部函数定义如下：

   void write(FileStorage& fs) const                        //对自定义类进行写序列化
   {
     fs << "{" << "A" << A << "X" << X << "id" << id << "}";
   }
   
   void read(const FileNode& node)                          //从序列读取自定义类
   {
     A = (int)node["A"];
     X = (double)node["X"];
     id = (string)node["id"];
   }
   

   接下来在类的外部定义以下函数：

   void write(FileStorage& fs, const std::string&, const MyData& x)
   {
   x.write(fs);
   }
   
   void read(const FileNode& node, MyData& x, const MyData& default_value = MyData())
   {
   if(node.empty())
       x = default_value;
   else
       x.read(node);
   }
   

   这儿可以看到，如果读取的节点不存在，我们返回默认值。更复杂一些的解决方案是返回一个对象ID为负值的实例。

   一旦添加了这四个函数，就可以用 >> 操作符和 << 操作符分别进行读，写操作：

   MyData m(1);
   fs << "MyData" << m;                               // 写自定义数据结构
   fs["MyData"] >> m;                                 // 读自定义数据结构
   

   或试着读取不存在的值:

   fs["NonExisting"] >> m;   // 请注意不是 fs << "NonExisting" << m
   cout << endl << "NonExisting = " << endl << m << endl;
   

结果

好的，大多情况下我们只输出定义过的成员。在控制台程序的屏幕上，你将看到：

Write Done.

Reading:
100image1.jpg
Awesomeness
baboon.jpg
Two  2; One  1


R = [1, 0, 0;
  0, 1, 0;
  0, 0, 1]
T = [0; 0; 0]

MyData =
{ id = mydata1234, X = 3.14159, A = 97}

Attempt to read NonExisting (should initialize the data structure with its default).
NonExisting =
{ id = , X = 0, A = 0}

Tip: Open up output.xml with a text editor to see the serialized data.

然而, 在输出的xml文件中看到的结果将更加有趣：

<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<iterationNr>100</iterationNr>
<strings>
  image1.jpg Awesomeness baboon.jpg</strings>
<Mapping>
  <One>1</One>
  <Two>2</Two></Mapping>
<R type_id="opencv-matrix">
  <rows>3</rows>
  <cols>3</cols>
  <dt>u</dt>
  <data>
    1 0 0 0 1 0 0 0 1</data></R>
<T type_id="opencv-matrix">
  <rows>3</rows>
  <cols>1</cols>
  <dt>d</dt>
  <data>
    0. 0. 0.</data></T>
<MyData>
  <A>97</A>
  <X>3.1415926535897931e+000</X>
  <id>mydata1234</id></MyData>
</opencv_storage>

或YAML文件：

%YAML:1.0
iterationNr: 100
strings:
   - "image1.jpg"
   - Awesomeness
   - "baboon.jpg"
Mapping:
   One: 1
   Two: 2
R: !!opencv-matrix
   rows: 3
   cols: 3
   dt: u
   data: [ 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1 ]
T: !!opencv-matrix
   rows: 3
   cols: 1
   dt: d
   data: [ 0., 0., 0. ]
MyData:
   A: 97
   X: 3.1415926535897931e+000
   id: mydata1234