利用opencv中的类FileStorage生成和读取XML和YAML文件
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了利用opencv中的类FileStorage生成和读取XML和YAML文件相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
有时候程序中的变量值、字符串、数组等数据也需要独立于源代码本身保存,这个时候就需要用到XML和YAML文件进行保存。
OpenCV4提供了用于生成和读取XML文件和YAML文件的类FileStorage,该类的构造函数原型有两种,分别如下:
其构造函数的第一种原型:
C++
cv::FileStorage::FileStorage()
Python:
<FileStorage object> = cv.FileStorage()
<FileStorage object> = cv.FileStorage(filename, flags[, encoding])
其构造函数的第二种原型:
C++
cv::FileStorage::FileStorage(const String & filename,int flags,const String & encoding = String() )
Python:
<FileStorage object> = cv.FileStorage()
<FileStorage object> = cv.FileStorage(filename, flags[, encoding])
第一种原型基本大家都不用,因为没有任何初始化参数,相当于只定义,不做初始化。
通常用的都是第二种原型。
第二种原型中各参数的说明如下。
filename—生成或读取的XML或YAML文件名称,可以使用的后缀名有.xml、.yml/.yaml 、 .json
flags—操作模式选择。其可选值及意义如下:
- READ—读取文件中的数据
- WRITE —向打开的文件中写入数据,如果文件不存在,则生成新的文件
- APPEND —向打开的文件的末尾写入数据,如果文件不存在,则生成新的文件
- MEMORY —read data from source or write data to the internal buffer(从source读取数据或者写入数据到内部缓冲,这里source该怎么理解?是理解为“源文件”?)
- FORMAT_MASK—mask for format flags(格式标志的掩码…这个具体是什么意思博主也不清楚…有清楚的请在此博文下留言吧!博主猜想应该是对文件格式控制的需要,但具体是怎么控制的,估计得用过相关的格式控制才会知道)
- FORMAT_AUTO —自动格式模式?
- FORMAT_XML —XML 格式
- FORMAT_YAML —YAML格式
- FORMAT_JSON —JSON 格式
- BASE64—write rawdata in Base64 by default.(对原始数据采用Base64编码,Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64编码常用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。
- WRITE_BASE64—enable both WRITE and BASE64(启用上面参数中提到的 WRITE 和 BASE64)
值得注意的是:在Python中,上面的参数可选值都要加上cv.FileStorage_的前缀,比如READ要写为“cv.FileStorage_READ”。
接下来上源码:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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# OpenCV的版本为4.1
import cv2 as cv
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
# 创建FileStorage对象file,用于写入数据
# file = cv.FileStorage('../data/my_data_file.yaml', cv.FileStorage_WRITE)
file = cv.FileStorage('../data/my_data_file.xml', cv.FileStorage_WRITE)
# 写入数据到XML文件或YAML文件
file.write('name', '毛晓彤')
file.write('age', 34)
file.write('birth_date', '1988-02-16')
scores = np.array([[92, 98, 98], [94, 98, 99], [92, 96, 95]])
file.write('scores', scores)
# 释放对象
file.release()
# 创建FileStorage对象file1,用于从文件中读取数据
file1 = cv.FileStorage('../data/my_data_file.xml', cv.FileStorage_READ)
# 判断my_data_file.xml文件是否成功打开
if file1.isOpened():
# 从XML或YAML文件中读取数据
name_read = file1.getNode('name').string()
age_read = file1.getNode('age').real()
date_read = file1.getNode('birth_date').string()
scores_read = file1.getNode('scores').mat()
# 显示读取结果
print('姓名:'.format(name_read))
print('年龄:'.format(age_read))
print('生日:'.format(date_read))
print('成绩单:'.format(scores_read))
else:
print('Can\\'t open my_data_file.xml.')
# 释放对象
file1.release()
代码说明:
先说成员函数cv.FileStorage.write(),这个函数可用于将变量名称和变量值写入XML或YAML文件。这个成员函数的原型如下:
C++原型有五种,分别如下:
void cv::FileStorage::write(const String &name,int val)
void cv::FileStorage::write(const String &name,doble val)
void cv::FileStorage::write(const String &name,const String &val)
void cv::FileStorage::write(const String &name,const Mat &val)
void cv::FileStorage::write(const String &name,const std::vector<String> &val)
参数name是要写入XML或YAML文件的变量的名称,参数val是对应变量的值。从以上五个原型可以看出,val可以是下面五种类型
int、double、String、Mat、std::vector<String>
而由于Python不是强制类型语言,所以在OpenCV-Python中,FileStorage.write()只有一种原型,如下:
None = cv.FileStorage.write(name, val)
对于Python而言,val在这里的类型有三种,分别为实数(real)、字符串(string)和矩阵(mat)。
值得注意的是,把要写入文件的变量用FileStorage.write()列举完之后,必须要用成员FileStorage的成员函数release()作一次释放操作,否则不会生成相应的文件,比如上面代码中的语句“file.release()”。
再说成员函数cv.FileStorage.getNode(),这个成员函数用于从XML或YAML文件中读取对应变量名的值。其函数原型如下:
C++原型有两种:
cv::FileStorage::operator[](const String & nodename) const
cv::FileStorage::operator[](const char * nodename) const
可见在OpenCV的C++版本中,并没有成员函数FileStorage.getNode(),它用操作符“[]”代替了函数名“getNode”。如果你要问上面原型末尾的const是怎么回事?可以参见我之前写的博文:类中成员函数声明后面的const的含义
其Python原型有三种,如下:
# 读取实数数据时需要用下面这种原型
retval = cv.FileStorage.getNode(nodename).real()
# 读取字符串数据时需要用下面这种原型
retval = cv.FileStorage.getNode(nodename).string()
# 读取矩阵数据时需要用下面这种原型
retval = cv.FileStorage.getNode(nodename).mat()
三种原型的作用已写于上面的注释中,这里就不多做赘述了。
程序运行时生成的yaml和xml文件分别如下,大家可以对照着程序看一看,这样很容易就理解yaml、xml其书写要求分别是怎么样的了。
生成的yaml文件内容如下:
%YAML:1.0
---
name: "毛晓彤"
age: 34
birth_date: "1988-02-16"
scores: !!opencv-matrix
rows: 3
cols: 3
dt: i
data: [ 92, 98, 98, 94, 98, 99, 92, 96, 95 ]
生成的xml文件内容如下:
<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<name>"毛晓彤"</name>
<age>34</age>
<birth_date>"1988-02-16"</birth_date>
<scores type_id="opencv-matrix">
<rows>3</rows>
<cols>3</cols>
<dt>i</dt>
<data>
92 98 98 94 98 99 92 96 95</data></scores>
</opencv_storage>
诸君觉得哪种文件的格式看着更舒服呢?欢迎大家留言交流。博主窃以为yaml看着更舒服哦!
好了,这篇博文就写到这里吧!
以上是关于利用opencv中的类FileStorage生成和读取XML和YAML文件的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
OpenCV 机器学习函数需要 CvFileStorage* 而不是 cv::FileStorage*
Java OpenCV FileStorage 和 Mat.push_back