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六、OpenCV中的图像读写

news 2025/9/25 13:35:35

文章目录

- 一、基本用法
- 二、示例代码
- 三、只针对 Alpha 通道的读写示例
- 四、两张图像的融合（叠加合成）

一、基本用法

OpenCV 里的图像读写操作是最常用的功能之一，主要依赖 imread 和 imwrite 这两个函数（以及少量配套函数）。

1.读取图像 imread

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

参数：

filename：图像文件路径，可以是 PNG、JPEG、BMP、TIFF 等常见格式。
flags：读取模式，常用选项：
IMREAD_COLOR（默认）：以彩色方式读取，返回 3 通道 BGR。
IMREAD_GRAYSCALE：以灰度图方式读取，返回单通道。
IMREAD_UNCHANGED：原样读取（包括 Alpha 通道）。
IMREAD_ANYDEPTH：读入原始位深（例如 16 位图像不会被强制转成 8 位）。
IMREAD_ANYCOLOR：不管图像什么格式，都尽量转成彩色。

示例：

cv::Mat color = cv::imread("image.png");                      // 彩色
cv::Mat gray = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 灰度
cv::Mat withAlpha = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_UNCHANGED); // 包含 Alpha

2.保存图像 imwrite

bool success = cv::imwrite(const std::string& filename, const cv::Mat& image, const std::vector<int>& params = {});

参数：

filename：保存路径，文件扩展名决定编码格式（如 .jpg、.png、.tiff）。
image：要保存的 Mat。
params：编码参数，不同格式有不同参数。
JPEG：IMWRITE_JPEG_QUALITY（默认 95，范围 0–100）。
PNG：IMWRITE_PNG_COMPRESSION（0–9，数值越大压缩越强，文件小但耗时更长）。
TIFF：支持多页存储（可以传 vector<Mat>）。
WebP：IMWRITE_WEBP_QUALITY（0–100）。

示例：

cv::imwrite("gray.jpg", gray);  // 保存为 JPEG（有损）std::vector<int> params;
params.push_back(cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
params.push_back(9);  // 最强压缩
cv::imwrite("alpha.png", withAlpha, params);

3.判断读写是否成功

imread 如果失败（文件不存在、路径错误、格式不支持），会返回一个空 Mat（mat.empty() == true）。
imwrite 返回 true/false，保存失败时返回 false 或抛异常。

4.显示图像（配合 imshow）
通常读写图像后会想看效果，可以用：

cv::imshow("window", image);
cv::waitKey(0); // 等待键盘输入，否则窗口一闪而过

5.多页读写（TIFF/多帧图像）
读取多页：

std::vector<cv::Mat> pages;
cv::imreadmulti("test.tiff", pages, cv::IMREAD_ANYCOLOR);

保存多页：

std::vector<cv::Mat> imgs = {mat1, mat2, mat3};
cv::imwrite("test.tiff", imgs);

二、示例代码

完整的 OpenCV 图像读写示例代码，涵盖了常见场景：读取、灰度化、保存 PNG、保存多页 TIFF。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 1. 读取彩色图像Mat color = imread("input.jpg", IMREAD_COLOR);if (color.empty()) {cerr << "无法读取图像，请检查路径！" << endl;return -1;}imshow("原图", color);// 2. 转换为灰度图Mat gray;cvtColor(color, gray, COLOR_BGR2GRAY);imshow("灰度图", gray);// 3. 保存为 PNG（带压缩参数）vector<int> png_params;png_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);png_params.push_back(9); // 0 = 无压缩，9 = 最大压缩if (!imwrite("output.png", color, png_params)) {cerr << "保存 PNG 失败！" << endl;} else {cout << "保存 output.png 成功！" << endl;}// 4. 保存为 JPEG（设置质量）vector<int> jpg_params;jpg_params.push_back(IMWRITE_JPEG_QUALITY);jpg_params.push_back(95); // 默认质量 95if (!imwrite("output.jpg", gray, jpg_params)) {cerr << "保存 JPEG 失败！" << endl;} else {cout << "保存 output.jpg 成功！" << endl;}// 5. 保存多页 TIFF（原图 + 灰度图）vector<Mat> imgs;imgs.push_back(color);imgs.push_back(gray);if (!imwrite("output.tiff", imgs)) {cerr << "保存 TIFF 失败！" << endl;} else {cout << "保存多页 output.tiff 成功！" << endl;}// 6. 读取多页 TIFFvector<Mat> pages;if (imreadmulti("output.tiff", pages, IMREAD_ANYCOLOR)) {cout << "读取 TIFF 成功，页数: " << pages.size() << endl;for (size_t i = 0; i < pages.size(); i++) {imshow("Page " + to_string(i), pages[i]);}} else {cerr << "读取 TIFF 失败！" << endl;}waitKey(0);return 0;
}

三、只针对 Alpha 通道的读写示例

图像的Alpha 通道的作用？
在图像处理中，Alpha 通道就是透明度通道（Opacity/Transparency Channel），它在 RGB 颜色通道之外，额外增加了一层，用来描述每个像素的“透明程度”。

通道概念

普通彩色图像：3 通道 → R（红）、G（绿）、B（蓝）
带 Alpha 的彩色图像：4 通道 → R、G、B + A（透明度）

Alpha 通道的取值

8 位图像中，范围是 0 ~ 255
0 表示完全透明
255 表示完全不透明
中间值表示半透明（常用于渐变、阴影、反射等效果）

Alpha 通道的作用
透明背景：

允许图像在叠加时背景透过去。
例如：PNG 图标放在网页上时，背景透明，不会出现难看的白底或黑底。

图像合成（混合）

在图像 A 上叠加图像 B，利用 Alpha 通道进行“加权混合”。
OpenCV 中可用 addWeighted 或 cv::Mat 的逐像素运算。

混合公式（常用 Alpha Blending）：

C=α⋅F+(1−α)⋅B

C：最终像素
F：前景像素
B：背景像素
α：前景的 Alpha 值（0~1 之间）

图像遮罩（Mask）

Alpha 通道可以当作“掩码”，决定哪些区域可见，哪些区域不可见。
常用于抠图、虚化、贴图。

示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 1. 读取带 Alpha 通道的 PNGMat img = imread("input.png", IMREAD_UNCHANGED);if (img.empty()) {cerr << "无法读取 input.png，请检查路径！" << endl;return -1;}// 确认是否有 4 通道if (img.channels() != 4) {cerr << "图像没有 Alpha 通道！" << endl;return -1;}cout << "读取到 " << img.cols << "x" << img.rows << " 的图像，通道数: " << img.channels() << endl;// 2. 分离 BGR 和 Alphavector<Mat> channels;split(img, channels);  // channels[0]=B, [1]=G, [2]=R, [3]=AMat b = channels[0], g = channels[1], r = channels[2], alpha = channels[3];// 显示 Alpha 通道imshow("Alpha 通道", alpha);// 3. 对 Alpha 通道做处理（示例：取反）Mat alpha_inv;bitwise_not(alpha, alpha_inv);  // 透明变不透明，反之亦然imshow("Alpha 取反", alpha_inv);// 4. 合并 BGR 和新 Alphachannels[3] = alpha_inv;Mat output;merge(channels, output);// 5. 保存 PNG（带 Alpha）vector<int> params;params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION);params.push_back(9);if (!imwrite("output.png", output, params)) {cerr << "保存 output.png 失败！" << endl;} else {cout << "保存带 Alpha 通道的 output.png 成功！" << endl;}waitKey(0);return 0;
}

四、两张图像的融合（叠加合成）

基本原理（Alpha 混合公式）
对于前景图 F 和背景图 B，融合后的图像 C 的像素计算公式是：

C=α⋅F+(1−α)⋅B

α：融合比例（0.0 ~ 1.0）

1.0 → 完全显示前景
0.0 → 完全显示背景
0.5 → 前景和背景各占一半

OpenCV 提供了现成的函数 cv::addWeighted：

void addWeighted(InputArray src1, double alpha,InputArray src2, double beta,double gamma, OutputArray dst);

src1、src2：输入图像（大小和类型需一致）
alpha、beta：权重（一般 alpha + beta = 1）
gamma：加到结果上的常数偏移量（通常为 0）
dst：输出图像

示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;int main()
{// 1. 读取两张图片Mat img1 = imread("opencv_demo_1.png");Mat img2 = imread("opencv_demo_2.png");if (img1.empty() || img2.empty()) {cerr << "无法读取图像！" << endl;return -1;}// 2. 调整大小（确保两张图尺寸相同）resize(img2, img2, img1.size());// 3. 融合Mat blended;double alpha = 0.8;  // 前景权重double beta = 1.0 - alpha; // 背景权重addWeighted(img1, alpha, img2, beta, 0.0, blended);// 4. 显示和保存imshow("图像1", img1);imshow("图像2", img2);imshow("融合结果", blended);imwrite("blended.jpg", blended);waitKey(0);return 0;
}