我正在处理包含带符号整数数据的TIF图像。成功输入并处理后,我需要以相同的格式输出图像(输入和输出*.tif文件)。
对于输入,我知道OpenCV不知道数据是有符号的还是无符号的,所以它假设为无符号。使用这个技巧解决了这个问题(手动切换cv::Mat
的类型)。
然而,当我输出图像并再次加载时,我没有得到预期的结果。该文件包含多个段(像素组),格式如下(我必须使用此格式):
- 不属于任何分段的所有像素都具有值
-9999
- 属于单个分段的所有像素都具有相同的正整数值
- (例如,第一段的所有像素具有值
1
、第二2
等)
下面是示例代码:
void ImageProcessor::saveSegments(const std::string &filename){
cv::Mat segmentation = cv::Mat(workingImage.size().height,
workingImage.size().width,
CV_32S, cv::Scalar(-9999));
for (int i=0, szi = segmentsInput.size(); i < szi; ++i){
for (int j=0, szj = segmentsInput[i].size(); j < szj; ++j){
segmentation.at<int>(segmentsInput[i][j].Y,
ssegmentsInput[i][j].X) = i+1;
}
}
cv::imwrite(filename, segmentation);
}
您可以假设所有变量(例如workingImage
、segmentsInput
)都作为全局变量存在。
使用此代码,当我输入图像并检查值时,大多数值都设置为0
,而设置的值采用全范围的整数值(在我的示例中,我有20个段)。
不能使用imwrite直接保存整数矩阵。正如文档所述:"使用此功能只能保存8位(或16位无符号(CV_16U),如果是PNG、JPEG 2000和TIFF)单通道或3通道(具有‘BGR’通道顺序)图像。"
但是,您可以将CV_32S
矩阵转换为CV_8UC4
,并将其保存为不压缩的PNG。当然,这有点不安全,因为endianness会发挥作用,并且可能会在不同的系统或编译器之间更改您的值(尤其是因为我们在这里谈论的是有符号整数)。如果你总是使用相同的系统和编译器,你可以使用这个:
cv::Mat segmentation = cv::Mat(workingImage.size().height,
workingImage.size().width,
CV_32S, cv::Scalar(-9999));
cv::Mat pngSegmentation(segmentation.rows, segmentation.cols, CV_8UC4, (cv::Vec4b*)segmentation.data);
std::vector<int> params;
params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
params.push_back(0);
cv::imwrite("segmentation.png", pngSegmentation, params);
我也将opencv垫保存为tif,但我不使用opencv tif解决方案。我自己包含了libtiff-lib(我认为libtiff也在opencv中使用),然后您可以使用以下代码保存为tiff-
TIFF* tif = TIFFOpen("file.tif", "w");
if (tif != NULL) {
for (int i = 0; i < pages; i++)
{
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_IMAGEWIDTH, TIFF_UINT64_T(x)); // set the width of the image
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_IMAGELENGTH, TIFF_UINT64_T(y)); // set the height of the image
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_SAMPLESPERPIXEL, 1); // set number of channels per pixel
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_BITSPERSAMPLE, 32); // set the size of the channels 32 for CV_32F
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_PAGENUMBER, i, pages);
TIFFSetField(tif, TIFFTAG_SAMPLEFORMAT, SAMPLEFORMAT_IEEEFP); // for CV32_F
for (uint32 row = 0; row < y; row++)
{
TIFFWriteScanline(tif, &imageDataStack[i].data[row*x*32/ 8], row, 0);
}
TIFFWriteDirectory(tif);
}
}
imageDataStack是cv::Mat对象的向量。这段代码适用于我保存tiff堆栈。