使用OpenCV保存CV_32FC1图像

Question

我正在使用的程序正在读取一些位图，并且需要32FC1图像。

我正在尝试创建这些图像。

cv::Mat M1(255, 255, CV_32FC1, cv::Scalar(0,0,0));
cv::imwrite( "my_bitmap.bmp", M1 );

然而，当我检查深度时，它总是CV_8U。

我该如何创建包含正确信息的文件？

更新：使用不同的文件扩展名（例如.tif或.png）没有任何区别。

我正在使用已经实现的代码 - 使用cvLoadImage读取它。

我正在尝试创建现有代码可以使用的文件 - 该代码检查图像类型。

我无法在现有代码中转换文件。现有代码不会尝试读取随机图像类型并将其转换为所需类型，而是检查文件是否属于需要的类型。

我发现 - 感谢答案 - cv :: imwrite仅写入整数类型图像。

是否有其他方法 - 使用OpenCV或其他方式 - 来编写图像，以便最终获得CV_32F类型？

再次更新：读取图像的代码...如果进入一个cv :: Mat：

cv::Mat x = cv::imread(x_files, CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);

现有代码如下：

IplImage *I = cvLoadImage(x_files.c_str(), CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH|CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);

- Thalia

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你是给外部程序什么？文件路径还是 cv::Mat 对象？ - Jacob

我们能看到使用cvLoadImage读取文件的代码吗？ - Bull

我给它文件的路径 - Thalia

Answer 1

cv::imwrite() .bmp编码器假定通道为8位。

如果你只需要使用OpenCV写入.bmp文件，可以将32FC1图像转换为8UC4，然后使用cv::imwrite()进行写入，这样你就会得到一个每像素32位的.bmp文件。 我猜测你读取文件的程序将把32位像素解释为32FC1。.bmp格式没有显式的通道结构，只有每像素的位数。因此，在OpenCV中，你应该能够将32位像素写成8位的4个通道，并在另一个程序中读取它们作为单通道的32位像素——如果你这样做，你需要了解读取器的字节序假设。类似下面的代码应该起作用：

cv::Mat m1(rows, cols, CV_32FC1);
...  // fill m1
cv::Mat m2(rows, cols, CV_8UC4, m1.data); // provide different view of m1 data
// depending on endianess of reader, you may need to swap byte order of m2 pixels
cv::imwrite("my_bitmap.bmp", m2);

由于OpenCV中的.bmp解码器假定文件是8位数据的1或3个通道（即无法读取32位像素），因此您将无法正确阅读在OpenCV中创建的文件。

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编辑

也许更好的选择是使用OpenEXR格式，OpenCV有一个编解码器。我假设你只需要用.exr扩展名保存你的文件。

- Bull

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谢谢，我不知道imwrite总是创建CV_8U。请查看更新。即使在写入之前进行转换，我仍然会得到CV_8U（这是根据文档）。那么...我的情况是没有希望了吗？还是有任何方法可以创建这些图像？ - Thalia

你有读取 .bmp 文件的程序源代码吗？我想知道它对像素格式做了什么样的假设。 - Bull

Answer 2

您的问题在于位图将数据内部存储为整数而不是浮点数。如果您在保存时遇到舍入误差，您需要使用不同的文件格式或在保存之前将数据进行缩放，然后在保存后再缩放回来。如果您只想将读取文件后得到的矩阵转换为浮点数，可以使用cv::convertto。

- Hammer

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很遗憾，读取后我无法转换类型，图像必须是正确的类型。在编写之前，我尝试了文件格式和缩放...然后我从文档中发现imwrite只能写入CV_8U。有其他替代方案吗？ - Thalia

出于好奇，为什么读取后不能转换类型？根据您需要的精度和是否有已知的值集，您可以将图像乘以某个常数（比如100），将其保存为16位PNG格式，然后在读取时除以100。即使如此，这仍然需要改变类型。 - Hammer

Answer 3

我也曾经为同样的问题苦苦挣扎。最终，我决定编写一个自定义函数，可以写入和加载任意的CV Mat，这样会更容易一些。

bool writeRawImage(const cv::Mat& image, const std::string& filename)
{
    ofstream file;
    file.open (filename, ios::out|ios::binary);
    if (!file.is_open())
        return false;
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&image.rows), sizeof(int));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&image.cols), sizeof(int));
    const int depth = image.depth();
    const int type  = image.type();
    const int channels = image.channels();
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&depth), sizeof(depth));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&type), sizeof(type));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&channels), sizeof(channels));
    int sizeInBytes = image.step[0] * image.rows;
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(&sizeInBytes), sizeof(int));
    file.write(reinterpret_cast<const char *>(image.data), sizeInBytes);
    file.close();
    return true;
}

bool readRawImage(cv::Mat& image, const std::string& filename)
{
    int rows, cols, data, depth, type, channels;
    ifstream file (filename, ios::in|ios::binary);
    if (!file.is_open())
        return false;
    try {
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&rows), sizeof(rows));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&cols), sizeof(cols));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&depth), sizeof(depth));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&type), sizeof(type));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&channels), sizeof(channels));
        file.read(reinterpret_cast<char *>(&data), sizeof(data));
        image = cv::Mat(rows, cols, type);
        file.read(reinterpret_cast<char *>(image.data), data);
    } catch (...) {
        file.close();
        return false;
    }

    file.close();
    return true;
}

- Jaka