【OpenCV3】图像的读取、显示与保存

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OpenCV3和OpenCV2大同小异，图片的读取，通过函数cv::imread()来实现的；显示通过函数cv::imshow()来实现；而保存则通过cv::imwrite()来实现。

1、图片的读取，通过函数cv::imread()读取。

第一个参数为图片文件的相对路径或绝对路径（注意：路径一定要正确，同时也要确保文件的格式正确）；

第二个参数为flag，cv::imread()支持的flag有: 

cv::IMREAD_COLOR（总是读取到三通道数组中）、

cv::IMREAD_GRAYSCALE（读取到单通道数组中）、

cv::IMREAD_ANYCOLOR（读取的通道由具体的文件决定，最高3通道）、

cv::IMREAD_ANYDEPTH（允许读取超过深度超过8位的图像）、

cv::IMREAD_UNCHANGED（完全按照文件的原有形式进行读取）、

默认情况下读取3通道。

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1. cv::Mat cv::imread(  
2.     const string& filename, // Input filename  
3.     int flags = cv::IMREAD_COLOR // Flags set how to interpret file  
4.     );  

2、图片的显示使用的是cv::imshow()函数。

第一个参数为窗口的名称，第二个参数为要显示的图片文件，也可以通过函数cv::namedWindow()先创建一个窗口供cv::imshow()使用。

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1. void cv::imshow(  
2.     const string& name, // Handle used to identify window  
3.     cv::InputArray image // Image to display in window  
4. );  

3、图片的保存，通过cv::imwrite()函数来实现。其中，第一个参数为保存目标文件的路径名称，图片的类型通过路径的后缀进行标识，opencv3支持写图片的类型有:

“.jpg”或“.jpeg”：基线JPEG；8位，单通道或3通道输入。

“.jp2”:JPEG2000；8位或16位，单通道或3通道输入。

“.tiff”或“tif”：TIFF；8位或16位，单通道、3通道或4通道输入。

“.png”：PNG；8位或16位，单通道、3通道或4通道输入。

“.bmp”：BMP；8位，单通道、3通道或4通道输入。

“.ppm”或“pgm”:NetPBM；8位，单通道（PGM）或3通道（PPM）。

第二个参数，是图像数据输入，注意与写图片的类型匹配。

第三个参数，可选，用于参数化的类型，opencv3中支持的params如下：

cv::IMWRITE_JPG_QUALITY：表示JPEG的质量，取值范围0-100，默认值为95；

cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION：PNG的压缩率（值越高压缩率越高），取值范围0-9，默认值为3；

cv::IMWRITE_PXM_BINARY：使用二进制形式写PPM、PGM、PBM文件，取值0或1，默认值1；

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1. bool cv::imwrite(  
2.     const string& filename, // Input filename  
3.     cv::InputArray image, // Image to write to file  
4.     const vector<int>& params = vector<int>() // (Optional) for parameterized fmts  
5.     );  

最后，为了显示保存的效果，使用了函数cvtColor将原图从BGR彩色空间变换为灰度空间中的图形（第三个变量表为flag，表示转换前后的形式)。

从上看我们可以看出，OpenCV2系列中的flag的风格为CV_XXXX，而在OpenCV3中flag的定义风格均变为cv::XXXX）。

实现的具体代码如下：

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1. #include   
2.   
3. int main()  
4. {  
5.     cv::Mat image, image_gray;  
6.     image = cv::imread("lenna.jpg", cv::IMREAD_COLOR);  
7.     cv::imshow("lenna", image);  
8.     cv::cvtColor(image, image_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);  
9.     cv::imwrite("lenna_gray.jpg", image_gray);  
10.     cv::waitKey(0);  
11.     return 0;  
12. }