如何进行OpenCV imread 图片读取，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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函数原型

            CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR );

参数说明

第一个参数是图片路径名称，强烈建议使用/作为目录的分割符号，例如

第二参数具有如下的值，说明了读取过程中是否需要进行像素的操作，例如取值0，表示读取过程中将像素转换为灰度值，默认参数是1， 表示不改变原图像的像素

enum ImreadModes {

    IMREAD_UNCHANGED       = -1, //!< If set, return the loaded p_w_picpath as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped).

    IMREAD_GRAYSCALE       = 0,  //!< If set, always convert p_w_picpath to the single channel grayscale p_w_picpath.

    IMREAD_COLOR         = 1,  //!< If set, always convert p_w_picpath to the 3 channel BGR color p_w_picpath.

    IMREAD_ANYDEPTH       = 2,  //!< If set, return 16-bit/32-bit p_w_picpath when the input has the corresponding depth, otherwise convert it to 8-bit.

    IMREAD_ANYCOLOR       = 4,  //!< If set, the p_w_picpath is read in any possible color format.

    IMREAD_LOAD_GDAL       = 8,  //!< If set, use the gdal driver for loading the p_w_picpath.

    IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2  = 16, //!< If set, always convert p_w_picpath to the single channel grayscale p_w_picpath and the p_w_picpath size reduced 1/2.

    IMREAD_REDUCED_COLOR_2    = 17, //!< If set, always convert p_w_picpath to the 3 channel BGR color p_w_picpath and the p_w_picpath size reduced 1/2.

    IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4  = 32, //!< If set, always convert p_w_picpath to the single channel grayscale p_w_picpath and the p_w_picpath size reduced 1/4.

    IMREAD_REDUCED_COLOR_4    = 33, //!< If set, always convert p_w_picpath to the 3 channel BGR color p_w_picpath and the p_w_picpath size reduced 1/4.

    IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8  = 64, //!< If set, always convert p_w_picpath to the single channel grayscale p_w_picpath and the p_w_picpath size reduced 1/8.

    IMREAD_REDUCED_COLOR_8    = 65, //!< If set, always convert p_w_picpath to the 3 channel BGR color p_w_picpath and the p_w_picpath size reduced 1/8.

    IMREAD_IGNORE_ORIENTATION  = 128 //!< If set, do not rotate the p_w_picpath according to EXIF's orientation flag.

   };

例子

#include "opencv2/opencv.hpp"

int main(int argc, char *argv[])

{

    cv::Mat srcImg = cv::imread("F:/test2.png", 1);

    return 0;

}

注意：

在进行图像的灰度值处理之后，默认情况下， 不会进行图像的直方图进行图像的增强，否则会出现运行异常

代码

#include

#include

#include

using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[])

{

 Mat p_w_picpath = imread("D:/20170601092226.png", 0);

 if (p_w_picpath.empty())

 {

  std::cout << "打开图片失败,请检查" << std::endl;

  return -1;

 }

 imshow("原图像", p_w_picpath);

 waitKey();

 return 0;

 Mat p_w_picpathRGB[3];

 split(p_w_picpath, p_w_picpathRGB);

 for (int i = 0; i < 3; i++)

 {

  equalizeHist(p_w_picpathRGB[i], p_w_picpathRGB[i]);

 }

 merge(p_w_picpathRGB, 3, p_w_picpath);

 imshow("直方图均衡化图像增强效果", p_w_picpath);

 waitKey();

 return 0;

}

看完上述内容，你们掌握如何进行OpenCV imread 图片读取的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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