OpenCV读取TIFF图片并解析尺寸

本文档主要介绍了如何在OpenCV环境下成功读取和处理TIFF (Tagged Image File Format) 图片。TIFF是一种广泛用于存储高分辨率图像的文件格式，OpenCV库提供了对这种图像格式的支持，使得我们能够方便地在计算机视觉应用中进行图像处理。 首先，文档引入了必要的OpenCV头文件，如`opencv2/core/core.hpp`、`opencv2/highgui/highgui.hpp`，以及`cxcore.h`，这些都是处理图像数据的核心模块。`#include <iostream>`则引入了C++标准输入输出流，用于输出图像的相关信息。 在`main()`函数中，关键部分是通过`cvLoadImage()`函数来读取TIFF图片"lena4.tif"。这个函数接受一个字符串参数作为文件路径，并返回一个`IplImage`类型的指针，该指针包含了图片的所有信息，包括图像的宽度（`img->width`）和高度（`img->height`）。这段代码展示了如何获取图像的基本尺寸。 接下来，创建了三个`IplImage`对象：`redImage`、`greenImage`和`blueImage`，它们都是单通道的8位无符号整数类型，用于将原始图像分离成红绿蓝三种颜色通道。`cvSplit()`函数实现了这个功能，它接收一个源图像和四个目标图像指针，将原图分解为指定的通道。 然后，通过`cvNamedWindow()`、`cvShowImage()`和`cvWaitKey()`函数显示这些通道的图像，并暂停程序以观察结果。然而，由于`cout`无法直接输出`IplImage`对象，这里用到了`system("pause")`来实现暂停，以便查看每个通道的单独显示。注意，OpenCV中的窗口操作通常使用OpenCV的内建函数，而不是C++标准库函数。 总结来说，这篇代码演示了如何使用OpenCV库在C++环境中加载、解析TIFF图像，并将其分解为RGB颜色通道。这对于图像处理和分析任务，如颜色分割、色彩空间转换或图像特征提取等，都是基础且重要的步骤。理解并熟练掌握这些操作，对于在实际项目中处理各种图像数据至关重要。