python opencv读取图像,opencv摄像头图像采集

1、项目需要存储16位深度的png图像时，加速算法以缩短时间，为将数据从文本文档转换为png占用较小的闪存，一举获益良多；

iplimage * ca image=cvcreateimage (cv size (w，h )，IPL_DEPTH_16U，3 )；

cv : mat src=cvarrtomat (ca image )；

cv:Mat dst；

SRC.convertto(dst，CV_16UC3)；

STD :3360 vectorintcompression _ params；

compression _ params.push _ back (cv :3360 im write _ png _ compression；

compression_Params.push_back(0；

compression _ params.push _ back (cv :3360 im write _ png _ strategy；

compression _ params.push _ back (cv :3360 im write _ png _ strategy _ default )；

char name[128]={ 0 }；

string ss='res '；

sprintf(name，' result_images(%s.png )，ss.c_str ) )；

IMwrite(name，dst，compression_params )；

2、IplImage和Mat的相互转换也记录在这里

a. Mat --IplImage

matmat_img=imread(samples.BMP )；

IplImage* ipl_img；

IPL_img=iplimage(mat_img；

b. IplImage---Mat

iplimage * IPL _ img=cv loadimage (samples.BMP )；

Mat mat_img；

mat_img=mat(IPL_img； //mat(constiplimage*img，bool copyData=false )； //opencv2.0

//mat_img=Cvarrtomat(IPL_img )； //opencv3.0

3、高速get到Mat所在位置的像素值

matsrc=imread(test.jpg )；

int x=src.cols-10；

int y=src.rows-20；

matp=mat.col(x ).row ) y；

uchar* ptr=(uchar* ) p.data；

int B=ptr[0]；

int G=ptr[1]；

int R=ptr[2]；

cout'res:'B' 'G' 'R' 'endl；