OpenCV批量读取与转换文件夹图片并保存

在这个OpenCV编程示例中，我们将探讨如何使用OpenCV库（版本2）来读取一个文件夹中的多幅图片，并将它们转换为灰度图像后保存到另一个文件夹。以下是一个详细的步骤解析： 1. 引入必要的OpenCV头文件： - `#include<opencv2/opencv.hpp>`：包含了OpenCV库的主要接口，如IplImage结构和函数声明。 - `#include<cv.h>`：包含了一些基本的图像处理函数。 - `#include<cxcore.h>`：用于处理与图像相关的数据类型和内存管理。 - `#include<highgui.h>`：提供了用于显示图像和窗口创建的函数。 - `#include<iostream>`：用于标准输入输出，方便打印信息。 - `#include<string.h>`：字符串处理相关。 - `#include<stdlib.h>`：系统调用函数。 2. 声明和初始化变量： - `IplImage *img` 和 `IplImage *dst` 分别表示输入图像和输出灰度图像的指针。 - `int argc` 和 `char* argv[]` 是命令行参数的处理，但在这个示例中并未使用。 3. 主函数 `main()`： - 使用 `for` 循环遍历指定目录（"E:\ͼ\"），假设该目录下有1到10张jpg格式的图片，例如 "1.jpg", "2.jpg" 等。 - `sprintf(file_img, "E:\\ͼ\\%d.jpg", i)` 用于构建图片文件路径，动态地根据循环变量i填充图片编号。 - `img = cvLoadImage(file_img, 1)`：通过cvLoadImage函数读取指定路径下的图片，第二个参数1表示BGR格式，但因为后续会转换为灰度，所以通常不需要特别指定。 4. 图像处理： - 创建一个与输入图像大小相同的灰度图像 `dst = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1)`，其中8代表8位深度（灰度），1代表单通道。 - `cvCvtColor(img, dst, CV_RGB2GRAY)`：使用颜色空间转换函数将RGB图像转换为灰度。 - 输出当前图片序号以及使用 `cvNamedWindow` 和 `cvShowImage` 显示灰度图像。 5. 保存处理后的图片： - `sprintf(file_dst, "E:\\m\\%d.jpg", i)` 构建目标保存路径，将图片保存到 "E:\m\" 目录下，图片名称与原图片保持一致。 - `cvSaveImage(file_dst, dst)`：使用cvSaveImage函数保存图像。 6. 用户交互： - 使用 `cvWaitKey(2500)` 暂停程序运行，等待用户按键。如果按下Esc键（ASCII码27），则退出循环。 - 在循环结束后，关闭所有窗口并释放资源。 7. 清理： - `cvDestroyAllWindows()`：关闭所有显示的窗口。 - `cvReleaseImage(&img)` 和 `cvReleaseImage(&dst)`：释放之前分配的图像内存。 总结： 这个代码展示了如何使用OpenCV库的基本功能来批量读取文件夹中的图片，并进行简单的图像处理（转换为灰度）。它适合初学者了解OpenCV图像读取、转换和保存的基本流程。如果你需要对图片进行更复杂的操作，如特征提取、滤波或机器学习应用，可以在此基础上扩展。