OpenCV数据库：图像处理与储存利器 (opencv中的数据库)

OpenCV，全称为开放源代码计算机视觉库（Open Source Computer Vision Library），是一个跨平台的计算机视觉库。作为更受欢迎的图像处理库之一，OpenCV已经成为了图像处理领域的一个重要的利器。OpenCV支持多种操作系统和编程语言，包括C++, Python和Java等等。在OpenCV中，有一个很重要的功能，即图像的处理和储存。

图像处理

OpenCV中的图像处理是指对一幅图像进行各种各样转换、操作和分析，从而得到所需要的信息或结果或最终效果。处理图像的操作分为基本图像处理和特征提取。基本图像处理是对图像的转换，类似于人工暴力地把一幅图像进行缩小、旋转或亮度调整等等；特征提取则是对图像进行解析，比如对目标图像进行轮廓分析，提取边缘特征以及颜色特征等等。OpenCV支持众多各种各样的图像处理方法，例如，轮廓分析、边缘检测、色彩空间转换、滤波和几何变换等等。

储存图像

OpenCV的另一个主要功能是图像的储存。OpenCV允许你将图像保存到内存中，也可以将图像保存到磁盘中，以便在需要时直接访问。如果你需要读取图像，只需要使用OpenCV提供的图像读取器，它支持多种格式的图像文件，如JPEG、PNG、BMP和TIFF格式等等。同时，OpenCV还支持一个自己的格式，即XML/YAML格式，用于在程序之间传递图像数据以及与其他数据交换时的存储。XML/YAML格式是一种可读性很高的文件格式，也是一种很好的选择，用于保存和传输复杂的图像处理操作。

图像处理与储存的案例分析

下面，我们基于OpenCV的图像处理和储存功能，简单地分析一下一个案例：从一个文件夹中读取多幅图片，对每一幅图像进行一定的处理（如获取图像的颜色直方图或提取人脸特征），然后将处理后的图像和结果保存到一个文件夹中。

需要实现的操作是读取文件夹中的图像。在OpenCV中，可以使用imread()函数读取图像，该函数的参数为图像的路径。例如，假设我们将图像文件存储在一个名为”data”的文件夹中，我们可以使用以下代码将文件夹中所有的图片读入程序中：

“`cpp

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int mn()

{

//读取文件夹中所有的图片

vector images;

string folder_path = “data/*.jpg”;

glob(folder_path, images);

return 0;

}

“`

在上面的代码中，我们使用了glob()函数，该函数可以通配符形式的指定图像文件路径，并将读取到的图像文件信息存储在一个vector中。

接着，我们需要进行一些图像处理操作。这里，我们以获取图像颜色直方图为例，使用OpenCV中的calcHist()函数实现。

“`cpp

//计算并显示一幅图像的颜色直方图

void ComputeColorHist(Mat image, int histSize)

{

const int channels[] = { 0, 1, 2 };

const int histSizeV[] = { histSize, histSize, histSize };

float hranges[] = { 0, 256 };

const float* ranges[] = { hranges, hranges, hranges};

MatND hist;

//计算图像的颜色直方图

calcHist(&image, 1, channels, Mat(), hist, 3, histSizeV, ranges);

//在控制台输出直方图统计信息

cout

for (int i = 0; i

{

cout