c++使用opencv解码二进制流图片_cv::imdecode cv::imread_color

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要实现的功能就是使用ifstream流读取图片成二进制文件，然后利用opencv的函数进行解码；虽然是一个简单的功能，但是没看到C++版本，且网上一搜全要付币，真恶心。。主要用到的函数是cv::decode。

// 使用std::ifstream打开图像文件，并将其读入到二进制缓冲区中
std::ifstream file("image.jpg", std::ios::binary | std::ios::ate);
if (!file.is_open()) {
    // 处理错误
std::streamsize size = file.tellg();
file.seekg(0, std::ios::beg);
std::vector<char> buffer(size);
if (!file.read(buffer.data(), size)) {
    // 处理错误
file.close();
// 将二进制缓冲区转换为cv::Mat对象
cv::Mat image = cv::imdecode(cv::Mat(buffer), cv::IMREAD_COLOR);
if (image.empty()) {
    // 处理错误
cv::decode解释
 
cv::Mat cv::imdecode(InputArray buf, int flags);
其中，buf 是包含要解码的图像数据的 InputArray 对象，flags 是解码标志。buf 可以是 std::vector<uint8_t>、cv::Mat 或 cv::InputArray。解码标志 flags 定义了解码时的行为，例如解码的颜色格式、缩放比例等等。 
cv::imdecode 函数可以解码多种图像格式，包括 PNG、JPEG、BMP、TIFF 等等，并且可以通过 flags 参数来控制解码的行为。 
下面是一些 flags 参数常用的值： 
cv::IMREAD_COLOR：加载彩色图像。如果图像为单通道，则进行灰度转换。
 cv::IMREAD_GRAYSCALE：加载灰度图像。
 cv::IMREAD_UNCHANGED：加载包含 alpha 通道的图像。
 cv::IMREAD_ANYCOLOR：任意颜色空间加载图像。
 cv::IMREAD_ANYDEPTH：任意深度加载图像。
                                    本文为大家分享了使用opencv处理两张图片帧差的具体代码，供大家参考，具体内容如下
这个程序是两张图片做帧差，用C++实现的，把不同的地方用框框起来，仔细读一下程序，应该还是蛮简单的哈哈，opencv处理图片的基础。
opencv配置不用我说了吧，源码cmake编译，然后导入vs即可。
#include <iostream>
#include <opencv2>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
 Mat currentframe, previousframe;
 Mat img1, img2,
src=cv2.imread("../samples/emma_input.jpg",1)
src.tofile("emma.bin") #将jpg图片保存到二进制文件
src2=np.fromfile("emma.bin",dtype=np.uint8) #从二进制文件恢复图片，注意dtype格式要与src一致
src2=np....
                                    OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。
OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。
OpenCV 是跨平台的，可以在Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、..
from PIL import Image
image_data = BytesIO(二进制文件对应变量)
img = Image.open(image_data)
第二步：转换成numpy.adarray
#include <iostream>
#include <fstream>
bool Mat_read_binary(std::string filename,cv::Mat &img_vec) 
    int channl(0);
    int rows(0);
    int cols(0);
    short type(0);
#retval, buffer = cv2.imencode('.png', img1)
# img1_bytes = np.array(buffer).tostring()
with open("img.jpg", "rb") as fid:
    img1_bytes = fid.read()
# Decoding CV2
decoded = cv2.imdecode(
                                    第8章 OpenCv 图像、视频与数据文件
1	HighGUI模块
HighGUI：OpenCv把用于操作系统、文件系统以及摄像机等硬件设备交互的函数纳入到HighGUI模块中。即图像的输入输出、视频的输入输出和图形界面相关功能。
HighGUI分为三个部分：
（1）	硬件部分
硬件部分最主要是对摄像机的操作。
（2）	文件系统部分
文件系统部分的主要工作是完成图片的载入和保存。
（3）	窗口(G...