c++ opencv 4.12怎么读取超大图片

在使用 OpenCV 读取超大图片时，可能会遇到内存不足的问题。为了解决这个问题，可以使用 OpenCV 中提供的分块读取图片的方法。具体步骤如下：

1.使用cv::imread()函数读取图片，将图片分成若干个块，并逐一读取。

2.使用cv::Mat的ROI（Region of Interest）功能对每个块进行处理。

3.将处理后的块拼接成完整的图片。

以下是一个简单的示例代码：

cv::Mat readLargeImage(std::string filename, int blockSize)
{
    cv::Mat largeImage;
    cv::Mat blockImage;
    int rows, cols;
    int blockRows, blockCols;
    int x1, x2, y1, y2;
    
    // 读取大图
    largeImage = cv::imread(filename);
    rows = largeImage.rows;
    cols = largeImage.cols;
    
    // 计算块的大小
    blockRows = (int)std::ceil(rows / (double)blockSize);
    blockCols = (int)std::ceil(cols / (double)blockSize);
    
    // 分块读取
    for (int i = 0; i < blockRows; i++) {
        for (int j = 0; j < blockCols; j++) {
            // 计算块的位置
            x1 = j * blockSize;
            y1 = i * blockSize;
            x2 = std::min(x1 + blockSize, cols);
            y2 = std::min(y1 + blockSize, rows);
            
            // 获取块
            blockImage = largeImage(cv::Rect(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1));
            
            // 对块进行处理
            // ...
        }
    }
    
    // 拼接块
    // ...
    
    return largeImage;
}

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。