反复读取文件夹中的每张图片的rgb信息,每张图片建立一个对应的txt来保存读取到的rgb信息,保存之前删除对应的txt文本内容。c++实现不使用opencv,要求可以在ubuntu上可以运行

时间: 2024-04-15 21:27:22 浏览: 143
您可以使用C++的标准库和Linux系统的文件操作来实现这个功能。下面是一个示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <dirent.h> #include <cstring> // 读取图片的RGB信息并保存到txt文件 void processImage(const char* imagePath) { // 打开图片文件 std::ifstream imageFile(imagePath, std::ios::binary); if (!imageFile) { std::cerr << "Failed to open image: " << imagePath << std::endl; return; } // 获取图片文件名 std::string imageName = imagePath; size_t slashPos = imageName.find_last_of("/"); if (slashPos != std::string::npos) { imageName = imageName.substr(slashPos + 1); } // 构建对应的txt文件名 std::string txtPath = imageName + ".txt"; // 删除已存在的txt文件 std::remove(txtPath.c_str()); // 创建txt文件并打开 std::ofstream txtFile(txtPath); if (!txtFile) { std::cerr << "Failed to create txt file: " << txtPath << std::endl; return; } // 读取图片的RGB信息 unsigned char pixel[3]; while (imageFile.read(reinterpret_cast<char*>(pixel), sizeof(pixel))) { // 将RGB信息写入txt文件 txtFile << static_cast<int>(pixel[0]) << " " << static_cast<int>(pixel[1]) << " " << static_cast<int>(pixel[2]) << std::endl; } // 关闭文件 imageFile.close(); txtFile.close(); std::cout << "Saved RGB information to: " << txtPath << std::endl; } // 遍历文件夹并处理每张图片 void processImagesInFolder(const char* folderPath) { // 打开文件夹 DIR* dir = opendir(folderPath); if (!dir) { std::cerr << "Failed to open folder: " << folderPath << std::endl; return; } dirent* entry; // 遍历文件夹中的每个文件 while ((entry = readdir(dir)) != nullptr) { if (entry->d_type == DT_REG) { // 构建文件的完整路径 std::string filePath = folderPath; filePath += "/"; filePath += entry->d_name; // 处理图片文件 processImage(filePath.c_str()); } } // 关闭文件夹 closedir(dir); } int main() { const char* folderPath = "/path/to/your/folder"; // 替换为你的文件夹路径 processImagesInFolder(folderPath); return 0; } ``` 注意替换代码中的`/path/to/your/folder`为您的文件夹路径。此代码将遍历指定文件夹中的所有图像文件,对每个图像文件读取RGB信息并将其保存到同名的txt文件中。如果txt文件已经存在,将会在保存之前删除它。 请确保您的编译环境支持C++11标准或更高版本,并将代码保存为`.cpp`文件,然后使用`g++`编译器进行编译,例如: ``` g++ main.cpp -o image_processing ``` 然后运行生成的可执行文件: ``` ./image_processing ``` 请注意,此代码没有使用OpenCV库,仅使用了C++的标准库和Linux系统的文件操作。
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