Opencv读取文件夹连续图片，RGB分量显示，图像灰度化

来源：互联网发布：逍遥安卓模拟器 mac 编辑：程序博客网时间：2024/06/06 02:22

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;}

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