OpenCV各模块函数使用实例（3 基本输入输出和色彩变换）

拼搏现实的明天。 2023-01-17 10:57 164阅读 0赞

本节主要翻译自OpenCV的帮助资料，并结合一些编程考量。

**D****、基本输入输出函数**

*  *imread*(fln)，*imwrite*(fln,img);

函数原型：

**Mat** **cv::imread(const** **String** **&*****filename*****,** **int** ***flags*** **=** **IMREAD\_COLOR****);**

从文件中装入图像

函数imread从指定的文件中加载图像并返回一个Mat类型的图像对象。如果加载失败（由于文件错，不合适的权限，不支持或不可用的格式），这个函数返回空矩阵( **Mat::data**==NULL )。

当前版本的openCV中这个函数支持下列格式的图像文件：

*  Windows 位图 - \*.bmp, \*.dib (总是支持的格式)
 *  JPEG 文件 - \*.jpeg, \*.jpg, \*.jpe(见注释节)
 *  JPEG 2000 文件 - \*.jp2 (见注释节)
 *  便携网络图文件 \- \*.png (见注释节)
 *  WebP - \*.webp (见注释节)
 *  便携图像格式 - \*.pbm, \*.pgm, \*.ppm \*.pxm, \*.pnm (总是支持的格式)
 *  PFM 文件 - \*.pfm (见注释节)
 *  Sun光栅文件 - \*.sr, \*.ras (总是支持的格式)
 *  TIFF 文件 - \*.tiff, \*.tif (见注释节)
 *  OpenEXR 图像文件 - \*.exr (见注释节)
 *  辐射HDR - \*.hdr, \*.pic (总是支持的格式)
 *  由GDAL所支持的光栅和向量几何数据(见注释节)

**注释**

*  这个函数通过内容确定图像类型，而不是通过文件的扩展名。
 *  在彩色图像中解码图像使用**B G R** 顺序存储图像的彩色通道。
 *  在使用IMREAD\_GRAYSCALE图像标志时，也可能使用编解码器内部的灰度转换，此时的结果可能与**cvtColor()**的输出不一样。
 *  在微软的Windows OS 和MacOSX\*下，编解码器默认使用附带的OpenCV图像(libjpeg, libpng, libtiff, and libjasper)库。所以OpenCV 总是能读取JPEGs, PNGs, 和TIFFs。在MacOSX下，还可以允许选择MacOSX原生的图像读取器。但是要当心，到现在为止，这些原生的图像加载器获得的图像具有不同的像素值，这是因为嵌入到MacOSX内的色彩管理操作是有差异的。
 *  对于Linux，BSD风格和其它类Unix的开源操作系统，OpenCV查找操作系统支持的图像编解码器。一定要记得安装相关的包(不要忘了这些开发文件，如，"libjpeg-dev"，在Debian 和Ubuntu中)以便获得编解码的支持或者在CMake中打开OPENCV\_BUILD\_3RDPARTY\_LIBS标志开关。
 *  在CMake设置*WITH\_GDAL* 标志为true，且使用**IMREAD\_LOAD\_GDAL** 来加载图像时，[GDAL][] 驱动器将用于解码图像，支持： [Raster][], [Vector][]格式。
 *  如果EXIF信息嵌入到图像文件中，就要考虑EXIF的朝向，因而，图像将依据EXIF进行旋转，除非传输了**IMREAD\_IGNORE\_ORIENTATION** 或 **IMREAD\_UNCHANGED** 标志。
 *  使用IMREAD\_UNCHANGED 标志来保持PFM图像的浮点值。
 *  默认情况下像素数必需小于2^30。这个限制可以使用OPENCV\_IO\_MAX\_IMAGE\_PIXELS进行设置。

**参数**

<table style="margin-left:36pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:55.4pt;"> filename </td> 
 <td style="width:245.8pt;"> 装入的文件名。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:55.4pt;"> flags </td> 
 <td style="width:245.8pt;"> 标志，可以取值于cv::ImreadModes </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table style="width:439.85pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:7pt;">&nbsp;</td> 
 <td style="width:428.35pt;"> cv::ImreadModes&nbsp;{&nbsp;cv::IMREAD_UNCHANGED&nbsp;= -1, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_GRAYSCALE&nbsp;= 0, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_COLOR&nbsp;= 1, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_ANYDEPTH&nbsp;= 2, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_ANYCOLOR&nbsp;= 4, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_LOAD_GDAL&nbsp;= 8, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2&nbsp;= 16, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_2&nbsp;= 17, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4&nbsp;= 32, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_4&nbsp;= 33, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8&nbsp;= 64, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_REDUCED_COLOR_8&nbsp;= 65, &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; cv::IMREAD_IGNORE_ORIENTATION&nbsp;= 128 } </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:7pt;"> &nbsp; </td> 
 <td style="width:428.35pt;"> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_UNCHANGED&nbsp; Python: cv.IMREAD_UNCHANGED </td> 
 <td> 如果设置，返回加载的源图，(对alpha通道保留，否则裁剪掉)。不考虑EXIF朝向。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_GRAYSCALE&nbsp; Python: cv.IMREAD_GRAYSCALE </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到单一通道的灰度图(编解码器内部转换)。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_COLOR&nbsp; Python: cv.IMREAD_COLOR </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到3通道BGR的彩色图。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_ANYDEPTH&nbsp; Python: cv.IMREAD_ANYDEPTH </td> 
 <td> 如果设置，在输入有对应深度时返回16-bit/32-bit图像，否则转换成8-bit图像。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_ANYCOLOR&nbsp; Python: cv.IMREAD_ANYCOLOR </td> 
 <td> 如果设置，图像以任何可能的彩色格式读取。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_LOAD_GDAL&nbsp; Python: cv.IMREAD_LOAD_GDAL </td> 
 <td> 如果设置，使用gdal驱动器装载图像。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2&nbsp; Python: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到单通道灰度图像，并且图像尺寸缩减1/2。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_REDUCED_COLOR_2&nbsp; Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_2 </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到3通道BGR彩色图像，并且图像尺寸缩减1/2。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4&nbsp; Python: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到单通道灰度图像，并且图像尺寸缩减1/4。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_REDUCED_COLOR_4&nbsp; Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_4 </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到3通道BGR彩色图像，并且图像尺寸缩减1/4。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8&nbsp; Python: cv.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到单通道灰度图像，并且图像尺寸缩减1/8。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_REDUCED_COLOR_8&nbsp; Python: cv.IMREAD_REDUCED_COLOR_8 </td> 
 <td> 如果设置，总是转换图像到3通道BGR彩色图像，并且图像尺寸缩减1/8。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMREAD_IGNORE_ORIENTATION&nbsp; Python: cv.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION </td> 
 <td> 如果设置，不依据EXIF朝向标志旋转图像。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**bool cv::imwrite(const** **String** **& *filename*,** **InputArray*****img*,** **const std::vector<int> & *params*=**`std::vector< int >()`**);**

保存图像到指定的文件。

函数imwrite()保存图像到指定的文件。图像格式以选择的文件名扩展为准（参见**cv::imread**中文件名扩展的列表）。一般而言，只有8位单通道或3通道（BGR通道顺序）图像可以使用这个函数保存，除此之外还可以有：

*  16位无符号(CV\_16U)图像可以存储成PNG，JPEG 2000，和TIFF格式
 *  32位浮点(CV\_32F)图像可以存储成PFM，TIFF，OpenEXR，和辐射HDR格式；3通道(CV\_32FC3) TIFF 图像则存储成LogLuv高动态变幅编码(每像素4字节)格式。
 *  具有alpha 通道的PNG图像可以使用这个函数存储。此时可建立8位(或16位) 4通道图像BGRA，其中alpha通道排在最后。完全透明的像素的alpha设置到0，完全不透明像素的alpha设置到255/65535(参见下面的示例代码)。

如果格式的深度或通道顺序不同，需使用 **Mat::convertTo** 和 **cv::cvtColor** 在保存之前进行转换。也可通过**FileStorage** I/O 函数保存图像到XML 或 YAML 格式。

下面的示例给出建立BGRA 图像并存储成PNG 文件的例子。 它还展示了怎样设置图像的压缩参数：

\#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

using namespace cv;

using namespace std;

static void createAlphaMat(Mat &mat)

CV\_Assert(mat.channels() == 4);

for (int i = 0; i < mat.rows; ++i)\{

for (int j = 0; j < mat.cols; ++j)\{

Vec4b& bgra = mat.at<Vec4b>(i, j);

bgra\[0\] = UCHAR\_MAX; // 蓝

bgra\[1\] = saturate\_cast<uchar>((float (mat.cols \- j)) / ((float)mat.cols) \* UCHAR\_MAX); // 绿

bgra\[2\] = saturate\_cast<uchar>((float (mat.rows \- i)) / ((float)mat.rows) \* UCHAR\_MAX); // 红

bgra\[3\] = saturate\_cast<uchar>(0.5 \* (bgra\[1\] + bgra\[2\])); // Alpha

int main()

//建立具有alpha通道的矩阵

Mat mat(480, 640, CV\_8UC4);

createAlphaMat(mat);

vector<int> compression\_params;

compression\_params.push\_back(IMWRITE\_PNG\_COMPRESSION);

compression\_params.push\_back(9);

bool result = false;

try\{

result = imwrite("alpha.png", mat, compression\_params);

\}catch (const cv::Exception& ex)\{

fprintf(stderr, "转换图像到PNG格式出现异常: %s\\n", ex.what());

if (result)

printf("存储成具有alpha数据的PNG格式文件.\\n");

else

printf("错误: 不能存储成PNG格式文件.\\n");

return result ? 0 : 1;

**参数**

<table style="margin-left:36pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> filename </td> 
 <td style="width:316.05pt;"> 文件名 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> img </td> 
 <td style="width:316.05pt;"> 要存储的图像 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> params </td> 
 <td style="width:316.05pt;"> 格式指定的编码参数使用名-值对(paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ... .) 参见&nbsp;cv::ImwriteFlags </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>&nbsp;</td> 
 <td style="width:413.5pt;"> cv::ImwriteFlags&nbsp;{ &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY&nbsp;= 1, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE&nbsp;= 2, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE&nbsp;= 3, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL&nbsp;= 4, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY&nbsp;= 5, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY&nbsp;= 6, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION&nbsp;= 16, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_PNG_STRATEGY&nbsp;= 17, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_PNG_BILEVEL&nbsp;= 18, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_PXM_BINARY&nbsp;= 32, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_EXR_TYPE&nbsp;= (3 &lt;&lt; 4) + 0, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_WEBP_QUALITY&nbsp;= 64, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_PAM_TUPLETYPE&nbsp;= 128, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_TIFF_RESUNIT&nbsp;= 256, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_TIFF_XDPI&nbsp;= 257, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_TIFF_YDPI&nbsp;= 258, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_TIFF_COMPRESSION&nbsp;= 259, &nbsp;&nbsp;cv::IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000&nbsp;= 272 } </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG_QUALITY&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG_QUALITY </td> 
 <td> JPEG图像的存储质量0 - 100 (越高越好)。默认为95。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE </td> 
 <td> 允许的JPEG属性，0/1，默认为False。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE </td> 
 <td> 允许的JPEG属性，0/1，默认为False. </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL </td> 
 <td> JPEG重启间隔，0 – 65535，默认为0 – 无重起。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY </td> 
 <td> 不同的流明质量级，0 – 100，默认为0 – 不使用。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY </td> 
 <td> 不同的浓度质量级，0 – 100，默认为0 – 不使用。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_PNG_COMPRESSION&nbsp; Python: cv.IMWRITE_PNG_COMPRESSION </td> 
 <td> 对于PNG格式，标识压缩级别从0 到9。较高的值说明较小的图像文件尺寸和较长的压缩时间。如果指定，压缩策略变为IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT (Z_DEFAULT_STRATEGY)。默认值为1 (最快的速度)。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_PNG_STRATEGY&nbsp; Python: cv.IMWRITE_PNG_STRATEGY </td> 
 <td> cv::ImwritePNGFlags标志之一 ，默认为IMWRITE_PNG_STRATEGY_RLE。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_PNG_BILEVEL&nbsp; Python: cv.IMWRITE_PNG_BILEVEL </td> 
 <td> 二进制层的PNG，0 或1，默认为0。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_PXM_BINARY&nbsp; Python: cv.IMWRITE_PXM_BINARY </td> 
 <td> 对PPM，PGM，或PBM，可以为二进制格式标志，0 或 1。默认为1。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_EXR_TYPE&nbsp; Python: cv.IMWRITE_EXR_TYPE </td> 
 <td>&nbsp;</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_WEBP_QUALITY&nbsp; Python: cv.IMWRITE_WEBP_QUALITY </td> 
 <td> 重载EXR存储类型(FLOAT，默认为 (FP32) ) 对于WEBP，可以是1到100的质量值(越高越好)。默认(没有任何参数)和大于100的值，使用最低压缩形式。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_PAM_TUPLETYPE&nbsp; Python: cv.IMWRITE_PAM_TUPLETYPE </td> 
 <td> 对于PAM，设置TUPLETYPE字段用对应串值定义使用的格式。. </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_TIFF_RESUNIT&nbsp; Python: cv.IMWRITE_TIFF_RESUNIT </td> 
 <td> 对于TIFF，用于指定DPI分辨率单位；参见libtiff 资料设置可用的值。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_TIFF_XDPI&nbsp; Python: cv.IMWRITE_TIFF_XDPI </td> 
 <td> 对于TIFF，用于指定X方向的DPI。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_TIFF_YDPI&nbsp; Python: cv.IMWRITE_TIFF_YDPI </td> 
 <td> 对于TIFF，用于指定Y方向上的DPI。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_TIFF_COMPRESSION&nbsp; Python: cv.IMWRITE_TIFF_COMPRESSION </td> 
 <td> 对于TIFF，用于指定图像压缩策略。参见libtiff 的整数内容对应的压缩格式。注意，对于深度为CV_32F的图像，仅仅libtiff 的SGILOG压缩策略可用。对于其它支持的深度，压缩策略可以由这个标志指定；LZW压缩标识是默认选择。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000&nbsp; Python: cv.IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000 </td> 
 <td> 对于JPEG2000，用于指定目标压缩率(乘以1000)。可以指定从0 到1000。默认为1000。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **cv::imshow** (const **String** &winname, **InputArray** mat);

在指定窗口中显示图像。

函数imshow()在指定窗口中显示图像。如果窗口使用**cv::WINDOW\_AUTOSIZE**标志建立，图像将以其初始的尺寸显示，此时，图像将受到屏幕分辨率的限制。反之图像将以适合窗口大小的尺寸压缩显示。这个函数可以使用相关的深度标识图像。

*  如果图像为8位无符号，它就被实际显示（无任何转换）
 *  如果图像为16位无符号或32位整数，像素被256除。即，值范围在\[0，255\*256\]被映射到\[0，255\]。
 *  如果图像为32位或64位浮点数，像素值乘以255。即，值范围在\[0,1\]被映射到\[0,255\]。

如果窗口是以OpenGL支持的方式建立，**cv::imshow** 也支持 **ogl::Buffer** ， **ogl::Texture2D** 和 **cuda::GpuMat** 作为输入。

如果在这个函数之前没有建立窗口，这个函数则使用**cv::WINDOW\_AUTOSIZE**建立窗口。

如果需要显示大于屏幕分辨率的图像，则需在imshow()之前要调用namedWindow("", WINDOW\_NORMAL)。

**注意**

在控制台程序操作中，这个函数之后应该调用**cv::waitKey** 函数来指定显示图像几毫秒（暂停程序）。否则，将不能显示图像。例如，**waitKey(0)** 将无限长时间显示窗口，直到按下任意键(这适合于图像显示)。**waitKey(25)** 将显示帧25ms，之后将自动关闭显示。(如果将其放到读视频的循环中，将会逐帧显示视频图像)

\[在**Windows****环境下**\] 按下Ctrl+C 拷贝图像到剪裁板。

\[在**Windows****环境下**\] 按下Ctrl+S 将显示保存文件对话框。

**参数**

<table style="margin-left:36pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:76.65pt;"> winname </td> 
 <td style="width:203.3pt;"> 窗口名（窗口标题） </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:76.65pt;"> mat </td> 
 <td style="width:203.3pt;"> 要显示的图像数据。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **cv::namedWindow** (const **String** &winname, int flags=**WINDOW\_AUTOSIZE**);

建立窗口（并在openCV窗口管理中注册窗口，可用窗口名进行检索）

函数namedWindow()建立一个用于图像或跟踪条显示的占位窗口（原始窗口）。所建立的窗口可由窗口名加以引用。如果存在同名窗口，这个函数不做任何操作。

可以调用 **cv::destroyWindow** 或 **cv::destroyAllWindows** 来关闭窗口和释放任何相关的内存。为简化程序，并不要求必需调用这些函数，因为应用的所有资源和窗口都在退出时由操作系统自动关闭和释放。

**注意**

Qt 环境支持的附加标志：

*  **WINDOW\_NORMAL** 或 **WINDOW\_AUTOSIZE:** WINDOW\_NORMAL 允许改变窗口尺寸，而WINDOW\_AUTOSIZE 自动调节窗口尺寸到适合显示的图像尺寸(见imshow)，并且不能手动改变窗口尺寸。
 *  **WINDOW\_FREERATIO** 或 **WINDOW\_KEEPRATIO:** WINDOW\_FREERATIO 不依据图像比例调节图像，而WINDOW\_KEEPRATIO保持图像比例。
 *  **WINDOW\_GUI\_NORMAL**或**WINDOW\_GUI\_EXPANDED:** WINDOW\_GUI\_NORMAL使用旧风格画不带状态条和工具条的窗口，而WINDOW\_GUI\_EXPANDED是新风格的GUI界面。默认，flags== WINDOW\_AUTOSIZE | WINDOW\_KEEPRATIO | WINDOW\_GUI\_EXPANDED。

**参数**

<table style="margin-left:36pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:55.4pt;"> winname </td> 
 <td style="width:274.15pt;"> 窗口标题上的窗口名，可用作窗口标识。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:55.4pt;"> flags </td> 
 <td style="width:274.15pt;"> 窗口标志。支持的标志是：(cv::WindowFlags) </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td>&nbsp;</td> 
 <td> cv::WindowFlags&nbsp;{ &nbsp;cv::WINDOW_NORMAL&nbsp;= 0x00000000, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_AUTOSIZE&nbsp;= 0x00000001, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_OPENGL&nbsp;= 0x00001000, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_FULLSCREEN&nbsp;= 1, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_FREERATIO&nbsp;= 0x00000100, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_KEEPRATIO&nbsp;= 0x00000000, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_GUI_EXPANDED&nbsp;=0x00000000, &nbsp;&nbsp;cv::WINDOW_GUI_NORMAL&nbsp;= 0x00000010 } </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_NORMAL&nbsp; Python: cv.WINDOW_NORMAL </td> 
 <td> 用户可以改变窗口大小(无限制) / 也可用于切换全屏窗口到正常大小。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_AUTOSIZE&nbsp; Python: cv.WINDOW_AUTOSIZE </td> 
 <td> 用户不能改变窗口大小，窗口大小由显示的图像所限制。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_OPENGL&nbsp; Python: cv.WINDOW_OPENGL </td> 
 <td> 具有opengl 支持的窗口。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_FULLSCREEN&nbsp; Python: cv.WINDOW_FULLSCREEN </td> 
 <td> 改变窗口到全屏。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_FREERATIO&nbsp; Python: cv.WINDOW_FREERATIO </td> 
 <td> 图像可以任意扩展(没有比例限制)。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_KEEPRATIO&nbsp; Python: cv.WINDOW_KEEPRATIO </td> 
 <td> 保持图像比例 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_GUI_EXPANDED&nbsp; Python: cv.WINDOW_GUI_EXPANDED </td> 
 <td> 建立有状态条和工具条窗口。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;"> WINDOW_GUI_NORMAL&nbsp; Python: cv.WINDOW_GUI_NORMAL </td> 
 <td> 旧风格的窗口 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**E****、色彩空间转换（****Color Space Conversions****）**

*  void **cv::cvtColor** (**InputArray** src, **OutputArray** dst, int code, int dstCn=0)

转换图像从一种彩色空间到另一种彩色空间。

这个函数转换图像从一种彩色空间到另一种彩色空间。在转换RGB彩色空间时，应显式地指定通道顺序(RGB 或 BGR)。注意在openCV中默认的彩色格式通常不同于RGB顺序，而是BGR (字节是颠倒的，Intel CPU是低字节在前)。所以在标准(24位)彩色图像中头一个字节应该是8位的蓝色分量，第二个字节是绿色，而第三个字节是红色。而后的第四，第五，和第六字节是下一个像素(蓝，然后绿，然后红)等等。

R，G，和B 通道值的转换范围是:

*  0 to 255 为CV\_8U 图像
 *  0 to 65535 为CV\_16U 图像
 *  0 to 1 为CV\_32F 图像

在线性变换时，范围并不重要。但是在非线性变换中，输入的RGB图像应该归一化到适当的值范围以便获得正确结果，如，对RGB → L\*u\*v\* 变换。例，假设32位浮点图像直接从8位图像转换而来，而没有定义任何比例，结果是将0..255值范围取代函数设定的0..1。所以在调用**cvtColor** 之前，需要首先标定像素比例如下：

img \*= 1./255;

cvtColor(img, img, COLOR\_BGR2Luv);

如果函数 **cvtColor** 用于8位图像，转换将丢失某些信息。对于很多应用这样的损失并不显著，但是还是推荐在应用中使用32位图像保证全彩色范围或在操作之前先转换为32位图像，然后再转换回来。

如果转换附加了alpha通道，其值将被设置到最大对应通道范围：255 对应CV\_8U，65535 对应CV\_16U，1 对应CV\_32F。

**参数**

<table style="margin-left:36pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:41.25pt;"> src </td> 
 <td style="width:337.3pt;"> 输入图像：8位无符号，16位无符号( CV_16UC... )，或单精度浮点数。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:41.25pt;"> dst </td> 
 <td style="width:337.3pt;"> 与源图同尺寸和深度的输出图像。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:41.25pt;"> code </td> 
 <td style="width:337.3pt;"> 色彩空间转换码(参见ColorConversionCodes)。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:41.25pt;"> dstCn </td> 
 <td style="width:337.3pt;"> 输出图像的通道数；如果这个参数为0，通道数自动从src和code中导出。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **void** **cv::cvtColorTwoPlane** (**InputArray** src1, **InputArray** src2, **OutputArray** dst, int code)

转换图像从一种颜色空间到另一种颜色空间，此处的源图像存储在两个位面中。

这个函数现在仅支持YUV420 到 RGB 转换。

**参数**

<table style="margin-left:36pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:48.3pt;"> src1 </td> 
 <td style="width:224.55pt;"> Y位面的8位图像(CV_8U)。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:48.3pt;"> src2 </td> 
 <td style="width:224.55pt;"> 包含交替U/V 位面的图像。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:48.3pt;"> dst </td> 
 <td style="width:224.55pt;"> 输出图像。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:48.3pt;"> code </td> 
 <td style="width:224.55pt;"> 指定转换类型。可以取值下面任何值： 
 <ul> 
 <li>COLOR_YUV2BGR_NV12</li> 
 <li>COLOR_YUV2RGB_NV12</li> 
 <li>COLOR_YUV2BGRA_NV12</li> 
 <li>COLOR_YUV2RGBA_NV12</li> 
 <li>COLOR_YUV2BGR_NV21</li> 
 <li>COLOR_YUV2RGB_NV21</li> 
 <li>COLOR_YUV2BGRA_NV21</li> 
 <li>COLOR_YUV2RGBA_NV21</li> 
 </ul></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  **void** **cv::demosaicing** (**InputArray** src, **OutputArray** dst, int code, int dstCn=0)

所有去马赛克过程的主函数

**参数**

<table style="margin-left:36pt;width:383.7pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> src </td> 
 <td style="width:316.7pt;"> 输入图像：8位无符号或16位无符号。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> dst </td> 
 <td style="width:316.7pt;"> 输出图像，与输入图像同尺寸和深度。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> code </td> 
 <td style="width:316.7pt;"> 色彩空间转换码(参见下面的描述)。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:62.5pt;"> dstCn </td> 
 <td style="width:316.7pt;"> 输出图像的通道数；如果为0，通道数自动从scr和code参数中导出。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

这个函数可以做如下转换：

*  用双线性插值去马赛克

**COLOR\_BayerBG2BGR** ，**COLOR\_BayerGB2BGR** ，**COLOR\_BayerRG2BGR** ，**COLOR\_BayerGR2BGR**

**COLOR\_BayerBG2GRAY** , **COLOR\_BayerGB2GRAY** , **COLOR\_BayerRG2GRAY** , **COLOR\_BayerGR2GRAY**

*  用可变梯度数去马赛克

**COLOR\_BayerBG2BGR\_VNG** , **COLOR\_BayerGB2BGR\_VNG** , **COLOR\_BayerRG2BGR\_VNG** , **COLOR\_BayerGR2BGR\_VNG**

*  已知边缘的去马赛克

**COLOR\_BayerBG2BGR\_EA** , **COLOR\_BayerGB2BGR\_EA** , **COLOR\_BayerRG2BGR\_EA** , **COLOR\_BayerGR2BGR\_EA**

*  使用alpha 通道去马赛克

**COLOR\_BayerBG2BGRA** , **COLOR\_BayerGB2BGRA** , **COLOR\_BayerRG2BGRA** , **COLOR\_BayerGR2BGRA**

示例程序中首先建立操作对象ImageCls定义如下：

class *CV\_EXPORTS* ImageCls

public:

static ImageCls\* CurMy;//存储回调函数调用的对象

void setCurMy()

//设置当前对象为回调函数调用的对象

CurMy = this;

static *INT\_PTR* *CALLBACK* iwinProcCls(*HWND* hwnd, *UINT* message, *WPARAM* wParam, *LPARAM* lParam);//static void\* callback(void\*);//回调函数

*HWND* hwndMain;//主窗口消息处理handle，在winproc中实现消息处理

char filenm\[255\]; //图像文件名

*Mat* img; //图像数组，初始化为wid = 0，hig = 0，填充为0

*Mat* Gry\_img;

char buffer\_str\[255\]; //信息显示缓冲

ImageCls();//默认构造函数

ImageCls(*HWND* hwnd, char \* flnm, int fltID, int matID);

~ImageCls(void);

public:

int handCnt;

procHandle\* pHandler\[255\];

int findHandlerPos();//查找空位

int findHandlerPos(*HWND* hsWnd);//查找定位

int findHandlerPos(char \* wnm);//查找定位

public:

bool showImageToWin(int imgID);

bool showImageToWin(int imgID, char \*winNm);

*HWND* SetWinProcTo(char \* wname);//绑定键盘消息处理函数

void ShowImage(*HWND* hpWnd, char \* wname, *Mat* dimg);

void Closed();

public:

//滤波器节

char filterNM\[255\];//滤波器显示名

*Mat* Flt\_img;//滤波器操作图像

\};

然后在程序初始化中调用opencv\_ImageCls自定义函数：

void opencv\_ImageCls(*HWND* hwnd, int filterSz)

MyImageCls = ImageCls(hwnd, filenm, filterID, borderID);

MyImageCls.setCurMy();//设置回调操作的静态对象指针变量，静态函数使用非静态类变量需要对象指针。

MyImageCls.handCnt = 0;

MyImageCls.showImageToWin(IMAGE\_COLOR);//其中包含给图像窗口挂接回调函数，每一个窗口都挂接函数（多个窗口需要不同的操作变量）。

MyImageCls.showImageToWin(IMAGE\_GRAY);

其中showImageToWin函数：

bool ImageCls::showImageToWin(int imgID)

bool retV = false;

*HWND* hwd;

int ndx = -1;

if(img.*data*)\{

ndx = findHandlerPos("源图像窗口");

if (ndx >= 0)

retV = true;

break;

newNamedWindow( "源图像窗口",*CV\_WINDOW\_AUTOSIZE* );

hwd = SetWinProcTo("源图像窗口");//绑定键盘消息处理函数

ShowImage(hwd, "源图像窗口", img);

retV = true;

其中newNamedWindow函数是对namedWindow函数的改写以适应对图像窗口的管理，其中调用了namedWindow函数。ShowImage函数如下：

void ImageCls::ShowImage(*HWND* hpWnd, char \* wname, *Mat* dimg)

int ndx = findHandlerPos(hpWnd);

if(ndx < 0)

return;

procHandle \*wpHandler = pHandler\[ndx\];

*Mat* \_img = ((*InputArray*)dimg).*getMat*();

wpHandler\->c\_img = \_img;

wpHandler\->arrData = &wpHandler\->c\_img;

wpHandler\->iwid = img.*cols*;

wpHandler\->ihig = img.*rows*;

newShowImage(wname,&wpHandler\->c\_img);

newShowImage函数是对imShow的改写。

注意：这里使用的不是控制台形式的操作，而是简单的窗口操作，因此，在winproc回调函数中做了处理，利用了win32的消息循环，不需要使用waitkey(）函数做暂停。

以后的所有示例和函数调用都是以这种形式进行，通过主菜单选择功能，对话框获取参数，对图像对象进行操作。这样的展示适合图像的对比和操作结果的显示。

[GDAL]: http://www.gdal.org
[Raster]: http://www.gdal.org/formats_list.html
[Vector]: http://www.gdal.org/ogr_formats.html

OpenCV各模块函数使用实例（3 基本输入输出和色彩变换）

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