OpenCV把用于操作系統、文件系統以及攝像機等硬件設備交換的函數納入了HighGUI（High-level Graphical User Interface）模塊中。有了HighGUI模塊，我們可以方便地打開窗口、顯示圖像、讀出或寫入圖像相關的文件、鼠標事件和鍵盤事件。下面將對三部分分別進行介紹。

HighGUI三部分的作用部分作用

硬件部分	最主要是對攝像機的操作
文件系統部分	主要工作是完成圖片的載入和保存
窗口系統GUI	創建窗口并將圖片放入窗口顯示，同時添加響應鼠標和鍵盤事件功能

圖像文件的處理

圖像的載入與保存

使用cv::imread()讀取圖片

cv::Mat cv::imread(const string& filename, int flags=cv::IMREAD_COLOR)

作用：載入圖像，若失敗不會拋出異常，返回的是空的cv::Mat（可以用cv::Mat::empty()==true來判斷）。

flags的取值標志含義默認值

cv::IMREAD_COLOR	讀取三通道圖像，即使輸入是灰度圖像，也會有三通道，只是每個通道擁有相同的數據	是
cv::IMREAD_GRAYSCALE	讀取單通道圖像	否
cv::IMREAD_ANYCOLOR	通道數由文件實際通道數（不超過3）	否
cv::IMREAD_ANYDEPTH	允許加載超過8bit深度	否
cv::IMREAD_UNCHANGED	相當于cv::IMREAD_ANYCOLOR和cv::IMREAD_ANYDEPTH組合使用，可保留alpha通道。	否

使用cv::imwrite()保存圖像

bool cv::imwrite(const string& filename, InputArray image, const vector<int>& params=vector<int>())

作用：保存圖像，成功返回true，否則返回false。

常用擴展名擴展名格式大小通道

.jpg或.jpeg	baseline JPEG	8位	單通道或三通道
.jp2	JPEG2000	8位或16位	單通道或三通道
.tif或.tiff	TIFF	8位或16位	單通道、三通道或四通道
.png	PNG	8位或16位	單通道、三通道或四通道
.bmp	BMP	8位	單通道、三通道或四通道
.ppm或.pgm	NetPBM	8位	單通道（PGM）和三通道（PPM）

params的使用標志含義取值范圍默認值

cv::IMWRITE_JPG_QUALITY	JPEG的質量	0~100	95
cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION	PNG壓縮值	0~9	3
cv::IMWRITE_PXM_BINARY	對PPM、PGM或PBM文件是否使用二值格式	0或1	1

關于codecs的一些注釋

用于圖像處理的庫通常被叫做codecs（co-mpression and dec-compress libraries-s）。OpenCV對一些圖片格式自帶編碼解碼庫，對于這些有一下三中選擇：

① 不使用這些編碼解碼庫；

② 使用OpenCV所提供的編碼解碼庫；

③ 使用相應的拓展庫（如libjpeg、libpng等）。

在Windows系統中默認選②選項，而在OS X或Linux系統上，默認選③選項。

圖片的編碼與解碼

使用cv::imencode()壓縮圖像

void cv::imencode(const string& ext, InputArray img, vector<uchar>& buf, const vector<int>& params=vector<int>())

作用：對圖像進行編碼。

參數列表參數含義

ext	文件擴展名，用于函數與對應的編碼壓縮方式相關聯。指明格式并幫助系統索引對應編碼庫
img	要被壓縮的圖像數據
buf	用來存儲編碼壓縮后的圖像數據的字符數組
params	指明要使用編碼器的輸入參數

使用cv::imdecode()解碼文件

cv::Mat cv::imdecode(InputArray buf, int flags=cv::IMREAD_COLOR)

作用：將字節流數據解碼成數組形式的圖像。

視頻處理

使用cv::VideoCapture對象讀取視頻流

cv::VideoCapture::VideoCapture(const string& filename)

cv::VideoCapture::VideoCapture(int device)

cv::VideoCapture::VideoCapture()

作用：打開視頻文件或攝像機。打開成功則cv::VideoCapture::isOpen()會返回true，否則返回false。

構造設備參數時，傳入的標識符是相機的域索引和相機索引之和。相機索引是指系統中攝像機設備的索引，從0開始計數。相機域表明我們用何種相機，如下表所示。

相機域常量相機捕捉常數數值相機捕捉常數數值相機捕捉常數數值

cv::CAP_ANY	0	cv::CAP_DSHOW	700	cv::CAP_OPENNI2	1600
cv::CAP_MIL	100	cv::CAP_PVAPI	800	cv::CAP_OPENNI2_ASUS	1610
cv::CAP_VFW	200	cv::CAP_OPENNI	900	cv::CAP_GPHOTO2	1700
cv::CAP_V4L	200	cv::CAP_OPENNI_ASUS	910	cv::CAP_GSTREAMER	1800
cv::CAP_V4L2	200	cv::CAP_ANDROID	1000	cv::CAP_FFMPEG	1900
cv::CAP_FIREWIRE	300	cv::CAP_XIAPI	1100	cv::CAP_IMAGES	2000
cv::CAP_FIREWARE	300	cv::CAP_AVFOUNDATION	1200	cv::CAP_ARAVIS	2100
cv::CAP_IEEE11394	300	cv::CAP_GIGANETIX	1300	cv::CAP_OPENCV_MJPEG	2200
cv::CAP_DC1394	300	cv::CAP_MSMF	1400	cv::CAP_INTEL_MFX	2300
cv::CAP_QT	500	cv::CAP_WINRT	1410	cv::CAP_XINE	2400
cv::CAP_UNICAP	600	cv::CAP_INTELPERC	1500	?	?

當傳入的標識符為-1時，則OpenCV會彈出一個選擇窗口，可手動選擇希望使用的相機。

最后一種形式只是直接創建一個VideoCapture對象，無法直接使用，需要調用cv::VideoCapture::open()函數來指定文件名或設備號，和前兩種形式一樣。

使用cv::VideoCapture::read()從視頻流中讀取圖像

bool?cv::VideoCapture::read(OutputArray img)

作用：從文件中讀取下一幀數據，并將結果存入img中，并會自動更新。讀取成功返回true，讀取失敗返回false。

使用cv::VideoCapture::operator>>()從視頻流讀取圖像數據

cv::VideoCapture&?cv::VideoCapture::operator>>(Mat& img)

作用：重載輸入流操作符，從文件中讀取下一幀數據，并將結果存入img中。

使用cv::VideoCapture::grab()和cv::VideoCapture::retrieve()從視頻流中讀取圖像數據

bool?cv::VideoCapture::grab()

作用：將當前可使用的圖像數據拷貝至用戶看不到的一個內存緩存區。抓取的圖像幀是未處理的，該函數只是設計用于將原始數據盡快獲取到電腦。

bool?cv::VideoCapture::retrieve(OutputArray image, int channel)

作用：對內部緩存數據進行必要的圖像解碼、內存分配與拷貝，最后以Mat形式的序列將圖像幀返回。

相機屬性cv::VideoCapture::get()和cv::VideoCapture::set()

double cv::VideoCapture::get(int propid)

bool cv::VideoCapture::set(int propid, double value)

作用：獲取或設置元數據（meta data）。

視頻捕捉屬性常量ID是否只在攝像頭模式下可以使用含義

cv::CAP_PROP_POS_MSEC	?	視頻文件中當前位置（毫秒）或視頻捕獲時間戳
cv::CAP_PROP_POS_FRAMES	?	從0開始下一幀的索引
cv::CAP_PROP_POS_AVI_RATIO	?	視頻的相對位置
cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH	?	視頻幀的像素寬度
cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT	?	視頻幀的像素高度
cv::CAP_PROP_FPS	?	錄制視頻的幀速率
cv::CAP_PROP_FOURCC	?	四個字符代碼指示編解碼
cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT	?	視頻文件的總幀數
cv::CAP_PROP_FORMAT	?	返回Mat對象的格式（如CV_8UC3）
cv::CAP_PROP_MODE	?	表示捕捉模式，值是特定于正在使用的視頻后端（如DC1394）
cv::CAP_PROP_BRIGHTNESS	√	相機的亮度設置
cv::CAP_PROP_CONCAT	√	相機的對比度設置
cv::CAP_PROP_SATURATION	√	相機的飽和度設置
cv::CAP_PROP_HUE	√	相機的色調設置
cv::CAP_PROP_GAIN	√	相機的增益設置
cv::CAP_PROP_EXPOSURE	√	相機的曝光設置
cv::CAP_PROP_CONVERT_RGB	√	如果非0，獲取的圖像將被轉換為具有三個通道
cv::CAP_PROP_WHITE_BALANCE	√	相機的白平衡設置
cv::CAP_PROP_RECTIFICATION	√	立體相機整流標志（僅適用于DC1934-2.x）

使用cv::VideoWriter對象寫入視頻

cv::VideoWriter::VideoWriter(const string& filename, int fourcc, double fps, Size frame_size, bool is_color=true)

cv::VideoWriter::VideoWriter()

作用：創建一個VideoWriter對象，is_color為true則傳入彩色圖，反之可以傳入灰度圖。同樣第二種形式不能直接使用，需要調用cv::VideoWriter::open()函數進行配置。

判斷是否初始化成功，可通過cv::VideoWriter::isOpen()的返回值進行判斷。

使用cv::VideoWriter::write()函數完成圖像幀的寫入

cv::VideoWriter::write(const Mat& img)

作用：完成圖像幀的寫入，圖像必須和cv::VideoWriter具有相同的圖像尺寸，如果是彩色必是三通道，反之使用單通道。

使用cv::VideoWriter::operator<<()將圖像寫入視頻

cv::VideoWriter&?cv::VideoWriter::operator<<(Mat& img)

作用：重載輸出流操作符，將img存入視頻文件。

數據存儲

作為對標準視頻壓縮方式的補充，OpenCV提供了一種序列化與反序列化的機制，用于將不同數據類型的數據已YAML或XML格式寫入磁盤或者從磁盤讀取。這些方法可以用來加載或者保存任何OpenCV的數值變量到一個文件中。

cv::FileStorage的寫入

cv::FileStorage::FileStorage(string filename, int flag)

cv::FileStorage::FileStorage()

作用：創建FileStorage對象（代表XML或YAML格式的數據文件），flag指定功能，寫入時可為cv::FileStorage::WRITE和cv::FileStorage::APPEND。同樣第二種形式不能直接使用，需要調用cv::FileStorage::open()函數進行配置。

寫入時可以使用重載輸出操作符函數cv::FileStorage::operator<<()進行寫入。寫完時調用cv::FileStorage::release()關閉該文件。

cv::FileStorage內部數據的存儲形式主要有mapping和sequence，在最頂層是一個mapping，其中可以嵌套mapping和sequence。新建mapping或sequence分別使用{}和[]。

#include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> #include <time.h>// 使用cv::FileStorage創建一個test.yml參數文件 int main() {// 創建FileStorage對象，實現其寫入功能cv::FileStorage fs("test.yml", cv::FileStorage::WRITE);// 寫入內容fs << "frameCount" << 5;// 獲取當前時間并寫入time_t rawtime;time(&rawtime);fs << "calibrationDate" << asctime(localtime(&rawtime));// 生成矩陣，并寫入cv::Mat cameraMatrix = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 1000, 0, 320, 0, 1000, 240, 0, 0, 1);cv::Mat distCoeffs = (cv::Mat_<double>(5, 1) << 0.1, 0.01, -0.001, 0, 0);fs << "cameraMatrix" << cameraMatrix << "distCoeffs" << distCoeffs;// 隨機生成數及數組并寫入fs << "features" << "[";for (int i = 0; i < 3; i++) {int x = rand() % 640;int y = rand() % 480;uchar lbp = rand() % 256;fs << "{:" << "x" << x << "y" << y << "lbp" << "[:";for (int j = 0; j < 8; j++) {fs << ((lbp >> j) & 1);}fs << "]" << "}";}fs << "]";// 關閉文件fs.release();return 0; }

?用記事本打開test.yml文件，內容如下：

cv::FileStorage讀取文件

cv::FileStorage::FileStorage(string filename, int flag)

cv::FileStorage::FileStorage()

作用：創建FileStorage對象（代表XML或YAML格式的數據文件），flag指定功能，讀取時可為cv::FileStorage::READ。同樣第二種形式不能直接使用，需要調用cv::FileStorage::open()函數進行配置。

讀取時可以使用重載輸出操作符函數cv::FileStorage::operator>>()進行讀取，得到的不是直接的數據，而是FileNode對象。若該值是基本數據類型，則可以通過強制類型轉換直接獲取；若該值是mapping，則通過重載操作符[]并給定所需關鍵字訪問；若該值是sequence，則通過重載操作符[]并給定整型參數訪問，也可使用cv::FileStorageIterator迭代器進行訪問。

讀完時調用cv::FileStorage::release()關閉該文件。

cv::FileNode

FileNode的基本使用在上述內容中已做過介紹，下面將主要針對cv::FileStorageIterator進行介紹。

給定一個FileNode對象，通過cv::FileNode::begin()和cv::FileNode::end()可以分別返回該mapping或者sequence的首元素的迭代器和末尾首元素的迭代器。該迭代器對象可以通過cv::FileStorageIterator::operator*()來進行解引用操作并返回迭代器對應的位置的FileNode對象，并通過自增和自減來控制迭代器。

若其對一個mapping進行遍歷，返回的FileNode對象將會有名字屬性，可通過cv::FileNode::name()得到。同樣，通過cv::FileNode::type()可獲得cv::FileNode中定義的枚舉類型。

cv::FileNode的成員函數示例說明

cv::FileNode fn	文件節點對象的默認構造函數
cv::FileNode fn1(fn0)	文件節點對象的復制構造函數，從節點fn0創建節點fn1
cv::FileNode fn1(fs,node)	文件節點對象構造函數，從C風格的CvFileStorage*指針和C風格的CvFileNode*指針節點創建FileNode對象
fn[ (string) key ] fn[ (const char*) key ]	命名子串（映射節點）的STL字符串或C字符串存取器，將秘鑰轉換為適當的子節點。
fn[ (int) id ]	子編號（序列節點）的訪問；將ID轉換為相應的子節點
fn.type()	返回節點類型enum
fn.empty()	確定節點是否為空
fn.isNone()	確定節點是否為None
fn.isSeq()	確定節點是否為序列
fn.isMap()	確定節點是否為映射
fn.isInt() fn.isReal() fn.isString()	確定節點是否為整數 確定節點是否為浮點數 確定節點是否為字符串
fn.name()	如果節點是映射的子節點，返回節點名稱
size_t sz= fn.size()	如果是序列或映射，返回節點中的元素數量，否則返回1。
(int) fn (float) fn (double) fn (string) fn	從包含整數的節點中提取 從包含32位浮點數的節點中提取 從包含64位浮點數的節點中提取 從包含字符串的節點中提取

cv::FileNode::type()可能的返回值示例說明

cv::FileNode::NONE = 0	節點類型為None
cv::FileNode::INT = 1	節點包含一個整數
cv::FileNode::REAL = 2 cv::FileNode::FLOAT = 2	節點包含一個浮點數（不分精度）
cv::FileNode::STR = 3 cv::FileNode::STRING = 3	節點包含一個字符串
cv::FileNode::REF = 4	節點包含參考（即復合對象）
cv::FileNode::SEQ = 5	節點本身是其他節點的序列
cv::FileNode::MAP = 6	節點本身是其他節點的映射
cv::FileNode::FLOW = 8	節點是序列或映射的緊湊表示
cv::FileNode::USER = 16	節點是注冊對象（如矩陣）
cv::FileNode::EMPTY = 32	節點沒有復制給它
cv::FileNode::NAMED = 64	節點是映射的子節點（即它有一個名字）

注：一個FileNode除了擁有前8種屬性之外還可以同時擁有最后四個中的一個或全部屬性。

#include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp>// 使用FileStorage來讀取test.yml文件 int main() {// 創建FileStorage對象，實現讀取功能cv::FileStorage fs("D:\\personal-data\\opencv\\example8-2\\example8-2\\test.yml", cv::FileStorage::READ);// 對FileNode進行強制類型轉換，得到數據int frameCount = (int)fs["frameCount"];// 使用重載>>操作符std::string date;fs["calibrationDate"] >> date;cv::Mat cameraMatrix, distCoeffs;fs["cameraMatrix"] >> cameraMatrix;fs["distCoeffs"] >> distCoeffs;std::cout << "frameCount" << frameCount << std::endl;std::cout << "calibrationDate" << date << std::endl;std::cout << "cameraMatrix" << cameraMatrix << std::endl;std::cout << "distCoeffs" << distCoeffs << std::endl;cv::FileNode features = fs["features"];cv::FileNodeIterator it = features.begin(), it_end = features.end();int idx = 0;std::vector<uchar> lbpval;// 使用迭代器遍歷序列for (; it != it_end; ++it, idx++){std::cout << "features #" << idx << ": ";std::cout << "x=" << (int)(*it)["x"] << ", y=" << (int)(*it)["y"] << ", lbp: (";(*it)["lbp"] >> lbpval;for (int i = 0; i < (int)lbpval.size(); i++){std::cout << " " << (int)lbpval[i];}std::cout << ")" << std::endl;}//關閉文件fs.release();return 0; }

運行結果：

frameCount5 calibrationDateMon Aug 20 20:20:03 2018cameraMatrix[1000, 0, 320;0, 1000, 240;0, 0, 1] distCoeffs[0.1;0.01;-0.001;0;0] features #0: x=41, y=227, lbp: ( 0 1 1 1 1 1 0 1) features #1: x=260, y=449, lbp: ( 0 0 1 1 0 1 1 0) features #2: x=598, y=78, lbp: ( 0 1 0 0 1 0 1 0)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV可移植图形工具HighGUI实现图像和视频操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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