opencv批处理提取图像的特征

 转载：http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/36433167

批处理（dir/a/s/b）

例：某目录下有a、b、c、d、e、f、g、h、j的图片和一个文件夹JN，里边包含一张图片john.jpg

我们在该目录下的命令行中 输入:dir/b

b：只显示当前目录下文件名及文件夹名

a-d：只是显示该目录下的文件名（没有了文件夹的名）

我们在该目录下的命令行中 输入:dir/a-d/b

S:显示该目录下的文件名和文件夹名，及子目录下的文件名，并显示这些文件的绝对路径

我们在该目录下的命令行中 输入:dir/s/b

我们在该目录下的命令行中 输入:dir/s/a-d/b（由于a-d的作用，文件夹JN没有显示出来）

我们在该目录下的命令行中 输入:dir/s/a-d/b>F:\目录.txt

就会在F盘生成一个文件名为 目录 的.txt文件，该文件包含上面的命令行打出的内容。

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第二步：既然已经生成上述文件 目录.txt，然会我们写程序读取这个 目录.txt 即可。

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;"><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;"><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">#include<iostream>  
2. #include<fstream>  
3. #include<string>  
4. using namespace std;  
5. int main(int argc,char* argv[])  
6. {  
7.     if(argc !=2)  
8.     {  
9.         cerr << "Wrong Argument !" <<endl;  
10.         return -1;  
11.     }  
12.     //定义文件流，只能读取  
13.     ifstream inPutFile(argv[1],ios::in);  
14.     if(! inPutFile)  
15.     {  
16.         cerr << "File Open Erro !" <<endl;  
17.         return -1;  
18.     }  
19.     //读取文件流中的每一行，并赋值给fileName，并在命令行中打印  
20.     string fileName ;  
21.     /*   
22.     测试读取文件中的每一行  
23.     */  
24.     //行数  
25.     int number = 0;  
26.     while (getline(inPutFile,fileName))  
27.     {  
28.         number ++;  
29.         cout<<"第"<< number << "行"<< fileName <<endl;  
30.     }  
31.     //注意一定要记得关闭文件流  
32.     inPutFile.close();  
33.     return 0;  
34. }</span></span></span>  

我们编译一下：

我们看一下输出结果：

好的，这样，说明我们读到了每一行。

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第三步:配置Opencv，然后，读取显示每一幅图片

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;"><span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">#include<iostream>  
2. #include<fstream>  
3. #include<string>  
4. using namespace std;  
5. #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>  
6. #include<opencv2\core\core.hpp>  
7. #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>  
8. using namespace cv;  
9. int main(int argc,char* argv[])  
10. {  
11.     if(argc !=2)  
12.     {  
13.         cerr << "Wrong Argument !" <<endl;  
14.         return -1;  
15.     }  
16.     //定义文件流，只能读取  
17.     ifstream inPutFile(argv[1],ios::in);  
18.     if(! inPutFile)  
19.     {  
20.         cerr << "File Open Erro !" <<endl;  
21.         return -1;  
22.     }  
23.     //读取文件流中的每一行，并赋值给fileName，读取每一幅图像并显示  
24.     string fileName ;  
25.     Mat image;  
26.     while (getline(inPutFile,fileName))  
27.     {  
28.           
29.         image = imread(fileName,1);  
30.         namedWindow(fileName,1);  
31.         imshow(fileName,image);  
32.     }  
33.     waitKey(0);  
34.     //注意一定要记得关闭文件流  
35.     inPutFile.close();  
36.     return 0;  
37. }</span></span>  

结果：

我们看到我们已经成功把每一幅图像读入到内存中，这样我们就可以求每一幅图像的特征。

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第四步：我们计算每一幅图像的直方图特征（当然opencv中sift、surf、densesift等，因为我这里的图片大小不一样，所以我用直方图的特征，使得特征向量的长度一样）

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1. <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:14px;">#include<iostream>  
2. #include<fstream>  
3. #include<string>  
4. using namespace std;  
5.   
6. #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>  
7. #include<opencv2\core\core.hpp>  
8. #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>  
9. using namespace cv;  
10.   
11. //计算二维直方图特征  
12. Mat hist2d(const Mat& src);  
13.   
14. int main(int argc,char* argv[])  
15. {  
16.     if(argc !=2)  
17.     {  
18.         cerr << "Wrong Argument !" <<endl;  
19.         return -1;  
20.     }  
21.     //定义文件流，只能读取  
22.     ifstream inPutFile(argv[1],ios::in);  
23.     if(! inPutFile)  
24.     {  
25.         cerr << "File Open Erro !" <<endl;  
26.         return -1;  
27.     }  
28.     //读取文件流中的每一行，并赋值给fileName，读取每一幅图像并显示  
29.     string fileName ;  
30.     Mat image;  
31.     Mat featureHist;  
32.     Mat featureHists;  
33.     while (getline(inPutFile,fileName))  
34.     {  
35.           
36.         image = imread(fileName,1);  
37.         //计算二维直方图特征  
38.         featureHist = hist2d(image);  
39.         //按行存储每一幅图像的二维直方图特征  
40.         featureHists.push_back(featureHist);  
41.     }  
42.     //注意一定要记得关闭文件流  
43.     inPutFile.close();  
44.     return 0;  
45. }  
46.   
47. Mat hist2d(const Mat& src)  
48. {  
49.     Mat hsv;  
50.   
51.     //颜色空间的转换 BGR2HSV  
52.     cvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);  
53.   
54.     //把H通道分为30个bin，把S通道分为32bin  
55.     int hbins = 30;  
56.     int sbins = 32;  
57.     int histSize[] = { hbins , sbins};  
58.   
59.     //H的取值范围 0-179  
60.     float hranges[]= {0,180};  
61.     //S的取值范围 0-255  
62.     float sranges [] ={0,256};  
63.     const float* ranges [] ={hranges,sranges};  
64.   
65.     Mat hist2D,histRow,histRowDst;  
66.     //我们根据图像的第一通道和第二通道，计算二维直方图，而且输出的hist2D为32F  
67.     int channels [] ={0,1};  
68.     calcHist(&hsv,1,channels,Mat(),hist2D,2,histSize,ranges,true,false);  
69.     //把直方图特征按一行来存储  
70.     histRow=hist2D.reshape(1,1);  
71.   
72.     //把直方图归一化  
73.     normalize(histRow,histRowDst,1,0,NORM_L1);  
74.   
75.     return histRowDst;  
76. }</span>  

这样就把所有的图像的二维直方图特征按行存储在featureHists中。当然可以把二维直方图特征换成自己想要用的任意特征。

—————————————————————————————————————————————————————

第五步：

我们所有图像的颜色直方图存储到.xml文件中，

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1. #include<iostream>  
2. #include<fstream>  
3. #include<string>  
4. using namespace std;  
5.   
6. #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>  
7. #include<opencv2\core\core.hpp>  
8. #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>  
9. using namespace cv;  
10.   
11. //计算二维直方图特征  
12. Mat hist2d(const Mat& src);  
13.   
14. int main(int argc,char* argv[])  
15. {  
16.     if(argc !=2)  
17.     {  
18.         cerr << "Wrong Argument !" <<endl;  
19.         return -1;  
20.     }  
21.     //定义文件流，只能读取  
22.     ifstream inPutFile(argv[1],ios::in);  
23.     if(! inPutFile)  
24.     {  
25.         cerr << "File Open Erro !" <<endl;  
26.         return -1;  
27.     }  
28.     //读取文件流中的每一行，并赋值给fileName，读取每一幅图像并显示  
29.     string fileName ;  
30.     Mat image;  
31.     Mat featureHist;  
32.     Mat featureHists;  
33.     while (getline(inPutFile,fileName))  
34.     {  
35.           
36.         image = imread(fileName,1);  
37.         //计算二维直方图特征  
38.         featureHist = hist2d(image);  
39.         //按行存储每一幅图像的二维直方图特征  
40.         featureHists.push_back(featureHist);  
41.     }  
42.     //注意一定要记得关闭文件流  
43.     inPutFile.close();  
44.   
45.     /*第五步，把图像特征保存到.xml文件中*/  
46.     FileStorage fs("C:\\Users\\zhaoyuan001\\Desktop\\test\\dirtest\\x64\\Debug\\da.xml",FileStorage::WRITE);  
47.     fs<<"featureHists"<<featureHists;  
48.     fs.release();  
49.       
50.     return 0;  
51. }  
52.   
53. Mat hist2d(const Mat& src)  
54. {  
55.     Mat hsv;  
56.   
57.     //颜色空间的转换 BGR2HSV  
58.     cvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);  
59.   
60.     //把H通道分为30个bin，把S通道分为32bin  
61.     int hbins = 30;  
62.     int sbins = 32;  
63.     int histSize[] = { hbins , sbins};  
64.   
65.     //H的取值范围 0-179  
66.     float hranges[]= {0,180};  
67.     //S的取值范围 0-255  
68.     float sranges [] ={0,256};  
69.     const float* ranges [] ={hranges,sranges};  
70.   
71.     Mat hist2D,histRow,histRowDst;  
72.     //我们根据图像的第一通道和第二通道，计算二维直方图，而且输出的hist2D为32F  
73.     int channels [] ={0,1};  
74.     calcHist(&hsv,1,channels,Mat(),hist2D,2,histSize,ranges,true,false);  
75.     //把直方图特征按一行来存储  
76.     histRow=hist2D.reshape(1,1);  
77.   
78.     //把直方图归一化  
79.     normalize(histRow,histRowDst,1,0,NORM_L1);  
80.   
81.     return histRowDst;  
82. }  

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上面已经批处理提取了图像的特征，那么通常我们再做目标识别、检测时，会给训练数据集，准备类标签，下面，继续对上述程序进行拓展。