Mat 版opencv保存图像

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#c++ opencv

本文介绍了如何使用imwrite函数保存图像的基本方法，并提供了一个简单的示例来展示如何根据不同的文件名保存多个图像。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

很简单的问题：

using namespace cv;

imwrite（"resulet.jpg",src）;//保存文件名为result的图像

如果想保存1.jpg，2.jpg。。。。。。i.jpg可以这样

imwrite（num2str（i）+“.jpg”,src）;

刘二毛
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4：OpenCV—保存图像
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请注意，您必须将代码中的“C:/Users/Desktop/lena.png”替换为计算机中图像的有效位置。然后，您应该在创建的窗口中看到网络摄像头的输出。按下“Esc”键后，创建的窗口将被销毁，网络摄像头的视频输出将保存在给定位置。但此页面中列出的大多数编解码器可能无法在您的计算机中使用。此函数将给定的 img 对象写入指定的文件。上面的代码段将给定的图像写入指定的文件。帧的大小应与您在初始化视频编写器对象期间指定的大小相同。- 用于压缩视频的编解码器的 4 个字符的代码。- 要写入视频帧的文件的名称。
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功能和用途：ncnn::Mat主要用于在ncnn中进行模型推理和图像处理，提供了与ncnn库相关的功能和接口。总结来说，ncnn::Mat和cv::Mat在用途和功能上有一些差异，但它们都用于处理图像和矩阵数据，并提供了类似的API，以便于访问和操作这些数据。数据存储方式：ncnn::Mat使用行优先存储方式，而cv::Mat使用列优先存储方式。ncnn::Mat和cv::Mat在某些方面是相似的，但也存在一些区别。ncnn::Mat和cv::Mat都是用于表示图像或矩阵数据的类。
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### 如何使用 OpenCV 保存 Mat 对象 在 OpenCV 中，可以利用 `imwrite` 函数将 `Mat` 对象保存为图像文件。此函数支持多种常见的图像格式，例如 PNG、JPEG 和 TIFF 等。下面详细介绍如何实现这一功能。 #### 使用 imwrite 函数保存 Mat 对象 `cv::imwrite` 是 OpenCV 提供的一个用于保存图像的函数。其基本语法如下： ```cpp bool cv::imwrite(const String& filename, InputArray img, const std::vector<int>& params = std::vector<int>()); ``` - 参数 `filename` 表示要保存的目标文件路径及其名称。 - 参数 `img` 是待保存的 `Mat` 对象。 - 可选参数 `params` 用于指定编码参数，例如 JPEG 的质量或 PNG 压缩级别。 如果成功保存，则返回值为 `true`；否则返回 `false`。 下面是具体的代码示例[^1]: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // 创建一个简单的黑白图像作为测试数据 Mat image(100, 100, CV_8UC1, Scalar(255)); // 定义目标文件名 String fileName = "output_image.png"; // 调用 imwrite 函数保存图像 bool success = imwrite(fileName, image); if (success) { std::cout << "Image saved successfully." << std::endl; } else { std::cout << "Failed to save the image." << std::endl; } return 0; } ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的小型白色矩形图像并将其保存为名为 `"output_image.png"` 的文件。注意这里选择了 PNG 格式来保持无损压缩特性[^4]。 #### 处理多通道图像 对于彩色或多通道图像（如 BGR 或 RGBA），同样适用该方法。只需确保输入矩阵的数据类型匹配所选文件格式的要求即可。例如，当处理 RGB 图像时通常会采用三通道模式 (`CV_8UC3`) 并设置适当的颜色空间转换前再调用 `imwrite()` 方法. 另外，在某些情况下可能还需要调整一些额外选项比如压缩率等通过第三个可变长度数组形式传递给函数: ```cpp std::vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_JPEG_QUALITY); compression_params.push_back(90); // 设置 JPEG 文件的质量等级为 90% success = imwrite("high_quality.jpg", color_image, compression_params); ``` 以上片段说明了怎样改变默认行为以适应特定需求场景下的高质量输出。 #### 总结 综上所述，借助于强大的 OpenCV 库中的 `imwrite` 功能模块能够轻松完成从内存中的 `Mat` 数据结构向磁盘上的持久化存储过程转化的任务。无论是单色还是复杂的颜色模型都可以很好地被支持下来满足实际应用开发过程中遇到的各种挑战[^4]。
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