Lecture 1 opencv2系列之读取图像

opencv2 的学习我们从读取图像开始。

imread

1. 头文件： #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" //imread()
#include "opencv2/core/core.hpp" //Class Mat
2. 函数格式： Mat imread(const string& filename, int flags=1 )
3. 返回值： 如果读取失败，则Mat::data==NULL；成功，返回Mat，在下一篇文章中我们将初步介绍Mat。
4. 参数说明：
   
   
   • filename: 待读取图像的文件名。
   • flags: 说明按何种颜类型读取图像，有效的值为：

                enum{
                // 8bit, color or not
                IMREAD_UNCHANGED  =-1,
                // 8bit, gray
                IMREAD_GRAYSCALE  =0,
                // ?, color
                IMREAD_COLOR      =1,
                // any depth, ?
                IMREAD_ANYDEPTH   =2,
                // ?, any color
                IMREAD_ANYCOLOR   =4
                };       

例子

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    if (argc != 2)
    {
        cout << " Wrong Arguments!\n" << endl;
        return -1;
    }

    Mat image = imread(argv[1], IM_COLOR);  // Read the file

    if (!image.data)                              // Check for invalid input
    {
        cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

        return 0;
}

延伸阅读--色彩深度

摘自 wikipedia。
色彩深度计算机图形学领域表示在位图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数，它也称为位/像素（bpp）。色彩深度越高，可用的颜色就越多。

色彩深度是用“n位颜色”（n-bit colour）来说明的。若色彩深度是n位，即有2n种颜色选择，而储存每像素所用的位数就是n。常见的有：

1位：2种颜色，单色光，黑白二色，用于compact Macintoshes。
2位：4种颜色，CGA，用于gray-scale早期的NeXTstation及color Macintoshes。
3位：8种颜色，用于大部分早期的电脑显示器。
4位：16种颜色，用于EGA及不常见及在更高的分辨率的VGA标准，color Macintoshes。
5位：32种颜色，用于Original Amiga chipset。
6位：64种颜色，用于Original Amiga chipset。
8位：256种颜色，用于最早期的彩色Unix工作站，低分辨率的VGA，Super VGA，AGA，color Macintoshes。
    灰阶，有256种灰色（包括黑白）。若以24位模式来表示，则RGB的数值均一样，例如(200,200,200)。
12位：4,096种颜色，用于部分硅谷图形系统，Neo Geo，彩色NeXTstation及Amiga系统于HAM mode。
16位：65,536种颜色，用于部分color Macintoshes。
24位：16,777,216种颜色，真彩色，能提供比肉眼能识别更多的颜色，用于拍摄照片。
30/36/48位：全彩。

另外有高动态范围影像(High Dynamic Range Image)，这种影像使用超过一般的256色阶来储存影像，通常来说每个像素会分配到32+32+32个bit来储存颜色资讯，也就是说对于每一个原色都使用一个32bit的浮点数来储存.

参考文献

1. The OpenCV Reference Manual Release 2.4.9.0。
2. The OpenCV Tutorials Release 2.4.9.0。
3. Wikipedia。