【opencv】示例-imagelist_creator.cpp 从命令行参数中创建一个图像文件列表(yaml格式)...

cpp 复制代码
/* 这个程序可以创建一个命令行参数列表的yaml或xml文件列表 */
// 包含必要的OpenCV头文件
#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <string>
#include <iostream>


// 使用标准库中的特定标识符
using std::string;
using std::cout;
using std::endl;


// 使用OpenCV命名空间中的内容
using namespace cv;


// 帮助函数,用于展示如何使用这个程序
static void help(char** av)
{
  cout << "\nThis creates a yaml or xml list of files from the command line args\n"
      "usage:\n./" << av[0] << " imagelist.yaml *.png\n"
      << "Try using different extensions.(e.g. yaml yml xml xml.gz etc...)\n"
      << "This will serialize this list of images or whatever with opencv's FileStorage framework" << endl;
}


// main函数,程序的入口点
int main(int ac, char** av)
{
  cv::CommandLineParser parser(ac, av, "{help h||}{@output||}"); // 解析命令行参数
  if (parser.has("help")) // 如果有help参数
  {
    help(av); // 显示帮助信息
    return 0; // 退出程序
  }
  string outputname = parser.get<string>("@output"); // 获取输出文件的名称


  if (outputname.empty()) // 如果输出文件名是空的
  {
    help(av); // 显示帮助信息
    return 1; // 退出程序,并返回错误代码1
  }


  Mat m = imread(outputname); // 尝试读取输出文件名指定的图像,检查是否是一个图像文件以避免覆盖!
  if(!m.empty()){ // 如果成功读取到了图像
    std::cerr << "fail! Please specify an output file, don't want to overwrite your images!" << endl;
    help(av); // 显示帮助信息
    return 1; // 退出程序,并返回错误代码1
  }


  FileStorage fs(outputname, FileStorage::WRITE); // 创建FileStorage对象,用于将文件写入outputname
  fs << "images" << "["; // 开始写入图片列表
  for(int i = 2; i < ac; i++){ // 遍历所有命令行参数,排除了程序名和输出文件名
    fs << string(av[i]); // 将图像文件路径写入文件
  }
  fs << "]"; // 结束列表
  return 0; // 成功退出程序
}

该程序的功能是从命令行参数中创建一个图像文件列表,并将该列表序列化为yaml或xml格式的文件。该程序首先会检查用户是否指定帮助参数,如果指定了,则显示帮助信息并退出。然后程序会尝试解析命令行参数中指定的输出文件名,如果用户没有指定输出文件或输出文件已经存在并且不是为空的图像文件(避免覆盖现有图像文件),程序将显示错误信息并退出。如果输出文件名有效,程序将创建一个FileStorage对象,并循环遍历除命令行参数名和输出文件名以外的其他所有参数,将它们以列表的形式序列化到指定的yaml或xml文件中。

go 复制代码
./test.exe imagelist.yaml pic1.png pic2.png pic3.png pic4.png
相关推荐
喝不完一杯咖啡几秒前
【AI时代】可视化训练模型工具LLaMA-Factory安装与使用
人工智能·llm·sft·llama·llama-factory
huaqianzkh28 分钟前
理解构件的3种分类方法
人工智能·分类·数据挖掘
后端码匠28 分钟前
Spring Boot3+Vue2极速整合:10分钟搭建DeepSeek AI对话系统
人工智能·spring boot·后端
用户2314349781429 分钟前
使用 Trae AI 编程平台生成扫雷游戏
人工智能·设计
神经美学_茂森44 分钟前
神经网络防“失忆“秘籍:弹性权重固化如何让AI学会“温故知新“
人工智能·深度学习·神经网络
大囚长1 小时前
AI工作流+专业知识库+系统API的全流程任务自动化
运维·人工智能·自动化
阿_旭1 小时前
【超详细】神经网络的可视化解释
人工智能·深度学习·神经网络
Se7en2581 小时前
提升 AI 服务的稳定性:Higress AI 网关的降级功能介绍
人工智能
机器视觉知识推荐、就业指导1 小时前
【数字图像处理二】图像增强与空域处理
图像处理·人工智能·经验分享·算法·计算机视觉
陈辛chenxin1 小时前
【论文带读系列(1)】《End-to-End Object Detection with Transformers》论文超详细带读 + 翻译
人工智能·目标检测·计算机视觉