3. OpenCV 4.2.0 加载、修改、保存图像（OpenCV 官方文档翻译）

官方文档链接：https://docs.opencv.org/4.2.0/db/d64/tutorial_load_save_image.html

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Note
We assume that by now you know how to load an image using cv::imread and to display it in a window (using cv::imshow ). Read the Load and Display an Image tutorial otherwise.

通过之前的学习，已经学会了使用 cv::imread 加载图像以及使用 cv::imshow 在窗口中显示图像。

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目标 (Goals)

In this tutorial you will learn how to:

• Load an image using cv::imread

• Transform an image from BGR to Grayscale format by using cv::cvtColor

• Save your transformed image in a file on disk (using cv::imwrite )

• 使用 cv::imread 加载图像

• 使用 cv::cvtColor 将图片格式从 BGR 转换为灰度图像

• 使用 cv::imwrite 保存图像

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代码 (Code)

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main( int argc, char** argv )
{
 char* imageName = argv[1];
 Mat image;
 image = imread( imageName, IMREAD_COLOR );
 if( argc != 2 || !image.data )
 {
   printf( " No image data \n " );
   return -1;
 }
 Mat gray_image;
 cvtColor( image, gray_image, COLOR_BGR2GRAY );
 imwrite( "../../images/Gray_Image.jpg", gray_image );
 namedWindow( imageName, WINDOW_AUTOSIZE );
 namedWindow( "Gray image", WINDOW_AUTOSIZE );
 imshow( imageName, image );
 imshow( "Gray image", gray_image );
 waitKey(0);
 return 0;
}

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解释 (Explanation)

1. 首先先使用 cv::imread 加载图像，具体图像保存了文件名的 imageName 指定，本次加载的是 BGR 图像。

注意：
在 VS 中指定 main 函数的传入参数需要在项目属性中设置，具体做法见此处。

2. 下面将加载进来的 BGR 图像转换为灰度图像。OpenCV 定义了一个可以提供直接转换的函数：

cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);

如上所示，cv::cvtColor 需要如下参数：

• 源图像 (image)
• 目标图像 (gray_image)，即用于存储转换后的图像的 Mat 变量
• 第三个参数用于指定转换类型。在这里使用的是 cv::COLOR_BGR2GRAY，因为对于彩色图像，使用 cv::imread 有 BGR 默认的通道顺序

3. 转换后的灰度图像会在程序运行结束后被内存释放，可以通过函数 cv::imwrite 将图像文件保存起来。

cv::imwrite("../../images/Gray_Image.jpg", gray_image);

此语句将把灰度图像以名为 “gray_image.jpg” 的文件保存在当前位置的上上级文件夹 “images” 中。

4. 然后，通过创建两个窗口来输出文件：

namedWindow( imageName, WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( "Gray image", WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( imageName, image );
imshow( "Gray image", gray_image );

5. 最后，调用 cv::waitKey(0) 函数是程序永远等待用户按键。

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结果 (Result)

运行程序后会得到如下图像结果：

打开文件夹，会看到生成了一个名为 “Gray_Image.jpg” 的新图像文件。