Как записать плавающий коврик в файл в OpenCV

Использование чистых вызовов API OpenCV:

// Declare what you need
cv::FileStorage file("some_name.ext", cv::FileStorage::WRITE);
cv::Mat someMatrixOfAnyType;

// Write to file!
file << "matName" << someMatrixOfAnyType;

Расширение файла может быть xml или yml. В обоих случаях вы получаете небольшой заголовок, который можно легко удалить / проанализировать, после чего у вас будет доступ к данным в формате с плавающей запятой. Я успешно использовал этот подход (с файлами yml) для получения данных в Matlab и Matplotlib.

Чтобы получить данные:

1. открыть файл любым редактором
2. затем подавите весь текст и числа, кроме содержимого тега данных (т. е. значений пикселей).
3. Когда закончите, сохраните файл с расширением txt или csv и откройте его с помощью Matlab (работает перетаскивание).

Вуаля. Возможно, вам придется изменить форму полученной матрицы в командной строке Matlab, если она неправильно угадывает размер изображения.

Вы можете записать cv::Mat в текстовый файл, используя простую обработку файлов C ++.

Вот как это сделать:

#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace std;

void writeMatToFile(cv::Mat& m, const char* filename)
{
    ofstream fout(filename);

    if(!fout)
    {
        cout<<"File Not Opened"<<endl;  return;
    }

    for(int i=0; i<m.rows; i++)
    {
        for(int j=0; j<m.cols; j++)
        {
            fout<<m.at<float>(i,j)<<"\t";
        }
        fout<<endl;
    }

    fout.close();
}

int main()
{
    cv::Mat m = cv::Mat::eye(5,5,CV_32FC1);

    const char* filename = "output.txt";

    writeMatToFile(m,filename);

}

OpenCV может сериализовать (сохранять) свои объекты в форматах JSON, XML или YAML. Вы можете использовать любые редакторы, которые понимают эти форматы, чтобы читать эти файлы, или использовать OpenCV для загрузки данных (десериализации) из этих файлов. Подробное объяснение того, как это делается, можно найти здесь. Короче говоря, чтобы сохранить данные в xml-файле, вы должны вызвать

cv::FileStorage fs("/path/to/file.xml", cv::FileStorage::WRITE); // create FileStorage object
cv::Mat cameraM; // matrix, which you need to save, do not forget to fill it with some data
fs << "cameraMatrix" << cameraM; // command to save the data
fs.release(); // releasing the file.

Если вы хотите использовать JSON или YAML, просто измените расширение на .json или .yaml/.yml - openCV автоматически поймет ваши намерения.

Главное - это команда

fs << "cameraMatrix" << cameraM;

строка "cameraMatrix" - это имя тега, под которым эта матрица будет храниться и с помощью которого эту матрицу можно будет найти позже в файле.

Обратите внимание, что формат xml не позволит вам использовать имена тегов с пробелами и некоторыми специальными символами, поскольку разрешены только буквенно-цифровые значения, точки, дефисы и подчеркивания (подробности см. В спецификации XML), а в YAML и JSON вы можете иметь что-то вроде

fs << "Camera Matrix" << cameraM;

Я написал такой код:

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

/*
Will save in the file:
cols\n
rows\n
elemSize\n
type\n
DATA
*/
void serializeMatbin(cv::Mat& mat, std::string filename){
    if (!mat.isContinuous()) {
        std::cout << "Not implemented yet" << std::endl;
        exit(1);
    }

    int elemSizeInBytes = (int)mat.elemSize();
    int elemType        = (int)mat.type();
    int dataSize        = (int)(mat.cols * mat.rows * mat.elemSize());

    FILE* FP = fopen(filename.c_str(), "wb");
    int sizeImg[4] = {mat.cols, mat.rows, elemSizeInBytes, elemType };
    fwrite(/* buffer */ sizeImg, /* how many elements */ 4, /* size of each element */ sizeof(int), /* file */ FP);
    fwrite(mat.data, mat.cols * mat.rows, elemSizeInBytes, FP);
    fclose(FP);
}

cv::Mat deserializeMatbin(std::string filename){
    FILE* fp = fopen(filename.c_str(), "rb");
    int header[4];
    fread(header, sizeof(int), 4, fp);
    int cols            = header[0]; 
    int rows            = header[1];
    int elemSizeInBytes = header[2];
    int elemType        = header[3];

    //std::cout << "rows="<<rows<<" cols="<<cols<<" elemSizeInBytes=" << elemSizeInBytes << std::endl;

    cv::Mat outputMat = cv::Mat::ones(rows, cols, elemType);

    size_t result = fread(outputMat.data, elemSizeInBytes, (size_t)(cols * rows), fp);

    if (result != (size_t)(cols * rows)) {
        fputs ("Reading error", stderr);
    }

    std::cout << ((float*)outputMat.data)[200] << std::endl;
    fclose(fp);
    return outputMat;
}

void testSerializeMatbin(){
    cv::Mat a = cv::Mat::ones(/*cols*/ 10, /* rows */ 5, CV_32F) * -2;
    std::string filename = "test.matbin";
    serializeMatbin(a, filename);
    cv::Mat b = deserializeMatbin(filename);
    std::cout << "Rows: " << b.rows << " Cols: " << b.cols << " type: " << b.type()<< std::endl;
}

использовать двоичный файл записи:

FILE* FP = fopen("D.bin","wb");
    int sizeImg[2] = { D.cols , D.rows };
    fwrite(sizeImg, 2, sizeof(int), FP);
    fwrite(D.data, D.cols * D.rows, sizeof(float), FP);
    fclose(FP);

тогда вы можете прочитать размер чтения Matlab, а затем изменить форму (type = single)

fp=fopen(fname);
data=fread(fp,2,'int');
width = data(1); height = data(2);
B = fread(fp,Inf,type);

imageOut = reshape(B,[width,height])';

fclose(fp);