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目标

你将找到以下问题的答案:

  • 如何读取yaml和xml格式的文件文本值,并输出到文件,或者作为opencv的输入?
  • 如何针对OpenCV数据结构做相同的处理?
  • 如何针对你自己的数据结构做相同的处理?
  • 使用OpenCV数据结构比如 FileStorageFileNode 或者FileNodeIterator

源码

你能从这里下载,或者在OpenCV 源码库的以下路径中找到对应文件: samples/cpp/tutorial_code/core/file_input_output/file_input_output.cpp。

下面是一个演示如何实现以上全部目标例子。

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

using namespace cv;
using namespace std;

class MyData
{
public:
    MyData() : A(0), X(0), id()
    {}
    explicit MyData(int) : A(97), X(CV_PI), id("mydata1234") // 声明类型,避免隐式转换
    {}
    void write(FileStorage& fs) const                        //该类的序列化方法
    {
        fs << "{" << "A" << A << "X" << X << "id" << id << "}";
    }
    void read(const FileNode& node)                          //读取序列化数据
    {
        A = (int)node["A"];
        X = (double)node["X"];
        id = (string)node["id"];
    }
public:   // 类变量
    int A;
    double X;
    string id;
};

//为了FileStorage序列化工作,这些读写方法必须定义
static void write(FileStorage& fs, const std::string&, const MyData& x)
{
    x.write(fs);
}
static void read(const FileNode& node, MyData& x, const MyData& default_value = MyData()){
    if(node.empty())
        x = default_value;
    else
        x.read(node);
}

// 这个方法将在控制台打印我们自定义的类信息
static ostream& operator<<(ostream& out, const MyData& m)
{
    out << "{ id = " << m.id << ", ";
    out << "X = " << m.X << ", ";
    out << "A = " << m.A << "}";
    return out;
}

int main(int ac, char** av)
{
    if (ac != 2)
    {
        help(av);
        return 1;
    }

    string filename = av[1];
    { //写
        Mat R = Mat_<uchar>::eye(3, 3),
            T = Mat_<double>::zeros(3, 1);
        MyData m(1);

        FileStorage fs(filename, FileStorage::WRITE);

        fs << "iterationNr" << 100;
        fs << "strings" << "[";                              // 文本格式化[
        fs << "image1.jpg" << "Awesomeness" << "baboon.jpg";
        fs << "]";                                           // 文本格式化]

        fs << "Mapping";                              // 文本- mapping
        fs << "{" << "One" << 1;
        fs <<        "Two" << 2 << "}";

        fs << "R" << R;                                      // cv::Mat
        fs << "T" << T;

        fs << "MyData" << m;                                // 你自己的数据结构

        fs.release();                                       // 释放资源
        cout << "Write Done." << endl;
    }

    {//读
        cout << endl << "Reading: " << endl;
        FileStorage fs;
        fs.open(filename, FileStorage::READ);

        int itNr;
        //fs["iterationNr"] >> itNr;
        itNr = (int) fs["iterationNr"];
        cout << itNr;
        if (!fs.isOpened())
        {
            cerr << "Failed to open " << filename << endl;
            help(av);
            return 1;
        }

        FileNode n = fs["strings"];                         // 读字符串 -得到节点
        if (n.type() != FileNode::SEQ)
        {
            cerr << "strings is not a sequence! FAIL" << endl;
            return 1;
        }

        FileNodeIterator it = n.begin(), it_end = n.end(); //遍历节点
        for (; it != it_end; ++it)
            cout << (string)*it << endl;


        n = fs["Mapping"];                                // 从字符串中读取mappings
        cout << "Two  " << (int)(n["Two"]) << "; ";
        cout << "One  " << (int)(n["One"]) << endl << endl;


        MyData m;
        Mat R, T;

        fs["R"] >> R;                                      // 读cv::Mat
        fs["T"] >> T;
        fs["MyData"] >> m;                                 // 读你自己的结构

        cout << endl
            << "R = " << R << endl;
        cout << "T = " << T << endl << endl;
        cout << "MyData = " << endl << m << endl << endl;

        //读取不存在的节点,显示默认值
        cout << "Attempt to read NonExisting (should initialize the data structure with its default).";
        fs["NonExisting"] >> m;
        cout << endl << "NonExisting = " << endl << m << endl;
    }

    cout << endl
        << "Tip: Open up " << filename << " with a text editor to see the serialized data." << endl;

    return 0;
}
第 1 段(可获 2 积分)

说明

这里我们只讨论XML和YAML文件输入。 您的输出(及其相应的输入)文件可能只是这些扩展文件中的一个,并且文件结构来源于此。 它们是可以序列化的两种数据结构:映射(如STL映射)和元素序列(如STL向量)。 这两者的区别在于,在映射中,每个元素都有一个唯一的名称,你可以通过名称访问它。 对于序列,您需要通过它们来查询一个特定的项目。

  1. XML / YAML文件打开和关闭。 在您将任何内容写入此类文件之前,您需要打开它并在结尾处将其关闭。 OpenCV中的XML / YAML数据结构是FileStorage。 要指定文件绑定到硬盘驱动器上的结构,您可以使用其构造函数或 open() 函数:

    string filename = "I.xml";
    FileStorage fs(filename, FileStorage::WRITE);
    //...
    fs.open(filename, FileStorage::READ);
    

    两个函数中的第二个参数是一个常量,指定你对他们的操作类型:WRITE,READ或APPEND。 文件名中指定的扩展名还确定将使用的输出格式。 如果指定扩展名(例如.xml.gz),输出可能会被压缩。

    FileStorage对象被销毁时,文件自动关闭。 但是,您可以使用释放(release )功能显式地调用此方法:

    fs.release();                                       // explicit close
    
  2. 文本和数字的输入和输出。 数据结构使用与STL库相同的<<输出运算符。 为了输出任何类型的数据结构,我们需要首先指定它的名称。 我们通过打印名称输出。 对于基本类型,您可以接着打印值:

    fs << "iterationNr" << 100;
    

    读入是一个简单的寻址(通过[]运算符)和转换操作或者通过>>运算符读取:

    int itNr;
    fs["iterationNr"] >> itNr;
    itNr = (int) fs["iterationNr"];
    
  3. OpenCV数据结构的输入/输出。 这些行为与基本的C ++类型一样:

    Mat R = Mat_<uchar >::eye  (3, 3),
        T = Mat_<double>::zeros(3, 1);
    
    fs << "R" << R;                                      // Write cv::Mat
    fs << "T" << T;
    
    fs["R"] >> R;                                      // Read cv::Mat
    fs["T"] >> T;
    
  4. 向量(数组)和关联映射的输入/输出。 正如我之前提到的,我们也可以输出映射和序列(数组,向量)。 再一次,我们首先打印变量的名称,然后我们必须指定我们的输出是序列还是映射。

    对于序列,在其第一个元素之前打印“[”字符和最后一个元素之后打印“]”字符:

    fs << "strings" << "[";                              // text - string sequence
    fs << "image1.jpg" << "Awesomeness" << "baboon.jpg";
    fs << "]";                                           // close sequence
    

    对于映射,方法是相同的,但现在我们使用“{”和“}”分隔符:

    fs << "Mapping";                              // text - mapping
    fs << "{" << "One" << 1;
    fs <<        "Two" << 2 << "}";
    

    要从这些文件中读取,我们使用 FileNode 和FileNodeIterator数据结构。 FileStorage类的[]运算符返回 FileNode 数据类型。 如果节点是顺序的,我们可以使用FileNodeIterator遍历项:

    FileNode n = fs["strings"];                         // Read string sequence - Get node
    if (n.type() != FileNode::SEQ)
    {
        cerr << "strings is not a sequence! FAIL" << endl;
        return 1;
    }
    
    FileNodeIterator it = n.begin(), it_end = n.end(); // Go through the node
    for (; it != it_end; ++it)
        cout << (string)*it << endl;
    

    对于映射,您可以再次使用[]运算符访问给定项(也可以使用>>运算符):

    n = fs["Mapping"];                                // Read mappings from a sequence
    cout << "Two  " << (int)(n["Two"]) << "; ";
    cout << "One  " << (int)(n["One"]) << endl << endl;
    
  5. 读取和写入您自己的数据结构。 假设你有一个数据结构,如:

    class MyData
    {
    public:
          MyData() : A(0), X(0), id() {}
    public:   // Data Members
       int A;
       double X;
       string id;
    };
    

    通过在类的内部和外部添加读和写函数,可以通过OpenCV I / O XML / YAML接口(与OpenCV数据结构一样)对其进行序列化。 在类的内部:

    void write(FileStorage& fs) const                        //Write serialization for this class
    {
      fs << "{" << "A" << A << "X" << X << "id" << id << "}";
    }
    
    void read(const FileNode& node)                          //Read serialization for this class
    {
      A = (int)node["A"];
      X = (double)node["X"];
      id = (string)node["id"];
    }
    

    然后您需要在类的外部添加下列函数定义:

    void write(FileStorage& fs, const std::string&, const MyData& x)
    {
    x.write(fs);
    }
    
    void read(const FileNode& node, MyData& x, const MyData& default_value = MyData())
    {
    if(node.empty())
        x = default_value;
    else
        x.read(node);
    }
    

    在这里你可以观察到在读部分我们定义如果用户尝试读取不存在的节点会发生什么。 在这种情况下,我们只是返回默认的初始化值,然而一个更详细的解决方案是返回一个减去一个对象ID的值。

    一旦添加了这四个函数,使用>>运算符进行写入,使用<<运算符进行读取:

    MyData m(1);
    fs << "MyData" << m;                                // your own data structures
    fs["MyData"] >> m;                                 // Read your own structure_
    

    或者尝试读取一个不存在的值:

    fs["NonExisting"] >> m;   // Do not add a fs << "NonExisting" << m command for this to work
    cout << endl << "NonExisting = " << endl << m << endl;
    
第 2 段(可获 2 积分)

结果

我们仅仅打印我们定义的哪些有价值的数据。在控制台上,现在你能看到如下数据:

Write Done.//写入完成

Reading://读--下面是filename这个字符串的内容
100image1.jpg
Awesomeness
baboon.jpg
Two  2; One  1

//下面是opencv数据类型数据:
R = [1, 0, 0;
  0, 1, 0;
  0, 0, 1]
T = [0; 0; 0]

MyData =
{ id = mydata1234, X = 3.14159, A = 97}

Attempt to read NonExisting (should initialize the data structure with its default).//试图读取不存在的节点(应该使用默认值来初始化数据结构)
NonExisting =
{ id = , X = 0, A = 0}

提示:使用文本编辑器打开output.xml能看到序列化后的数据。d

但是,更有趣的是你讲在output.xml中看到如下数据:

第 3 段(可获 2 积分)

XML文件:

<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<iterationNr>100</iterationNr>
<strings>
  image1.jpg Awesomeness baboon.jpg</strings>
<Mapping>
  <One>1</One>
  <Two>2</Two></Mapping>
<R type_id="opencv-matrix">
  <rows>3</rows>
  <cols>3</cols>
  <dt>u</dt>
  <data>
    1 0 0 0 1 0 0 0 1</data></R>
<T type_id="opencv-matrix">
  <rows>3</rows>
  <cols>1</cols>
  <dt>d</dt>
  <data>
    0. 0. 0.</data></T>
<MyData>
  <A>97</A>
  <X>3.1415926535897931e+000</X>
  <id>mydata1234</id></MyData>
</opencv_storage>

YAML文件:

%YAML:1.0
iterationNr: 100
strings:
   - "image1.jpg"
   - Awesomeness
   - "baboon.jpg"
Mapping:
   One: 1
   Two: 2
R: !!opencv-matrix
   rows: 3
   cols: 3
   dt: u
   data: [ 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1 ]
T: !!opencv-matrix
   rows: 3
   cols: 1
   dt: d
   data: [ 0., 0., 0. ]
MyData:
   A: 97
   X: 3.1415926535897931e+000
   id: mydata1234

你能在YouTube上看到本文的完整的运行示例:链接

第 4 段(可获 2 积分)

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