Mat image = imread(argv[1], 0);怎么按输入图像的名字给输出图像命名imwrite("")
时间: 2024-02-25 22:56:22 浏览: 9
要按输入图像的名称给输出图像命名,您可以使用以下代码:
```c++
// 读取输入图像
Mat image = imread(argv[1], 0);
// 构造输出图像名称
string input_filename = argv[1];
size_t pos = input_filename.find_last_of(".");
string output_filename = input_filename.substr(0, pos) + "_output.jpg";
// 写入输出图像
imwrite(output_filename, image);
```
这段代码假定您使用命令行参数传递输入图像的名称。它首先读取输入图像,然后从输入图像的名称中提取文件名并构造输出图像的名称。输出图像的名称将与输入图像的名称相同,只是在文件名后面添加了“_output”字符串。最后,它使用`imwrite`将图像写入输出文件中。
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根据输入的图片元素投影内容到一张新的空VR全景图片中,参数1: 图像元素文件路径 参数2: 图像元素内容在VR全景图的起始坐标 参数2: 输出VR全景图大小 参数3: 输出VR全景文件路径 ;使用C++实现示例代码,使用opencv
以下是使用 OpenCV 和 C++ 实现将图像元素投影到 VR 全景图的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
// 读入图像元素文件
Mat element = imread(argv[1], IMREAD_UNCHANGED);
if (element.empty()) {
cerr << "Failed to read element image!" << endl;
return -1;
}
// 读入 VR 全景图
Mat panorama = imread("panorama.jpg");
if (panorama.empty()) {
cerr << "Failed to read panorama image!" << endl;
return -1;
}
// 获取图像元素在 VR 全景图中的位置
int x = atoi(argv[2]);
int y = atoi(argv[3]);
// 获取 VR 全景图的输出大小
int outputWidth = atoi(argv[4]);
int outputHeight = atoi(argv[5]);
// 投影图像元素到 VR 全景图中
Mat output;
panorama.copyTo(output);
Mat roi = output(Rect(x, y, element.cols, element.rows));
element.copyTo(roi);
// 调整输出大小
resize(output, output, Size(outputWidth, outputHeight));
// 保存输出 VR 全景图
imwrite(argv[6], output);
return 0;
}
```
在命令行中运行程序时,需要按照以下格式传递参数:
```
./project_element_to_panorama element.jpg x y outputWidth outputHeight output.jpg
```
其中,`element.jpg` 是图像元素文件路径,`x` 和 `y` 是图像元素内容在 VR 全景图的起始坐标,`outputWidth` 和 `outputHeight` 是输出 VR 全景图的大小,`output.jpg` 是输出 VR 全景文件路径。
C语言实现bmp图像锐化
要实现bmp图像锐化,可以使用C语言的图像处理库opencv。以下是基本的步骤:
1. 导入图像:使用opencv的imread函数导入bmp图像。
2. 转换为灰度图像:使用opencv的cvtColor函数将图像转换为灰度图像,方便后续处理。
3. 进行锐化处理:使用opencv的filter2D函数,通过卷积操作实现锐化处理。卷积核可以选择不同的类型,例如Sobel算子、Laplace算子等。
4. 输出图像:使用opencv的imwrite函数将处理后的图像保存为bmp格式。
下面是示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv )
{
if ( argc != 2 )
{
printf("usage: %s <Image_Path>\n", argv[0]);
return -1;
}
Mat image, gray, result;
image = imread( argv[1], IMREAD_COLOR );
if ( !image.data )
{
printf("No image data \n");
return -1;
}
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 定义锐化卷积核
Mat kernel = (Mat_<char>(3,3) <<
0, -1, 0,
-1, 5, -1,
0, -1, 0);
// 进行锐化处理
filter2D(gray, result, -1, kernel);
// 输出图像
imwrite( "result.bmp", result );
return 0;
}
```
在上述代码中,我们定义了一个3x3的锐化卷积核,通过filter2D函数对灰度图像进行卷积操作,得到锐化处理后的图像,并使用imwrite函数将结果保存为bmp格式。你可以根据需要调整卷积核大小和系数,达到更好的锐化效果。