opencv快速读写大量图片的方法

最近在项目中用到了图像字典，即需要一次性读入大量的图片数据作为参考（主要就是rgb三个维度的矩阵数据）。原本算法部分在matlab上做测试时，matlab的数据格式.mat支持大量数据的快速导入导出，但项目转移到opencv上时问题就出现了，opencv不能直接使用.mat文件。后来尝试了各种方法，包括.txt，还有opencv自带的.yml格式文件，速度都相当慢。.txt一般适合做配置文件，在数据量较小的时候可以使用，.yml则适合少量的图片存储。下面分别介绍大量图片的读写方法，参考的是这里。

opencv写入大量图片

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{ofstream outfile;outfile.open("data.bin", ios::binary);vector<String> files;string dir_path = "E:\\dict\\*.bmp";   //读取该目录下所有.bmp格式的文件glob(dir_path, files, true);for (int i = 0; i < files.size(); i++){Mat Iface = imread(files[i].c_str());for (int r = 0; r < Iface.rows; r++)outfile.write(reinterpret_cast<const char*>(Iface.ptr(r)), Iface.cols*Iface.elemSize());//cout << i << endl;}return 0;
}

运行完之后会生成一个data.bin文件，二进制格式的文件也不用担心像txt一样被编辑了。这里我测试了六七百张图片，一瞬间就完成了写入，我想一两千张图片的速度应该也不错。

opencv读取大量图片

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{int height = 200;int width = 200;int img_num = 700;//字典中图片的尺寸与图片总数量需提前知道ifstream infile;vector<Mat> dict;infile.open("data.bin", ios::binary);Mat img = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3);for (int num = 0; num < img_num; num++){for (int r = num; r < num+img.rows; r++)infile.read(reinterpret_cast<char*>(img.ptr(r-num)), img.cols*img.elemSize());dict.push_back(img.clone());//注意这个clone很重要，否则vector的内容就都是一样了}return 0;
}

读取图片也是一瞬间就完成了，有一点不好就是需要提前知道字典里面图片的尺寸和图片的总数量。我想应该可以通过换行符或者终止符这些进行判断，不过我目前的项目要求没这么细，所以暂不深究，感兴趣的朋友可以试试看。

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