vision-training-2026-opencvcpp/exp1_read_write/main.cpp

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 * 实验 1：图像读取与保存
 * 知识点：cv::Mat、cv::imread、cv::imwrite
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 *
 * 【实验目标】
 *   1. 理解 cv::Mat —— OpenCV 中存储图像的核心数据类型
 *   2. 学会用 cv::imread 从文件中读取图像
 *   3. 学会用 cv::imwrite 将图像保存到文件
 *   4. 养成检查图像是否读取成功的习惯
 *
 * 【生活化比喻】
 *   把 cv::Mat 想象成一张"棋盘格纸"：
 *   - 每个格子是一个"像素"（就是图像上的一个小点）
 *   - 格子里填的数字代表颜色（比如 0=黑, 255=白）
 *   - 整张纸就是一幅图像，OpenCV 把它存在计算机内存里
 *
 *   cv::imread 就像是"用扫描仪把一张打印好的照片扫进电脑"
 *   cv::imwrite 就像是"用打印机把电脑里的图打印出来"
 */

// 包含 OpenCV 核心头文件
// opencv.hpp 是一个"总头文件"，包含了 OpenCV 所有常用模块
// 这是最方便的写法，学习阶段推荐使用
#include <opencv2/opencv.hpp>

// 包含标准输入输出流，用于打印信息到终端
#include <iostream>

// main 函数 —— 所有 C++ 程序的入口点
// argc 是命令行参数个数，argv 是参数内容数组
// 在本实验中我们不使用命令行参数，所以参数名可以省略
int main()
{
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    // 第一部分：生成一张测试图片
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    // 为什么先生成一张图片而不是直接读取？
    // 因为我们要确保每个同学都能运行成功，不依赖任何外部图片文件
    // 等学会读取之后，你可以把自己的照片放到这个文件夹里来测试！

    // cv::Mat(行数, 列数, 类型, 颜色值)  ——  创建一个矩阵/图像
    // - 480：图像高度 480 像素（行数），也就是垂直方向有 480 个点
    // - 640：图像宽度 640 像素（列数），也就是水平方向有 640 个点
    // - CV_8UC3：每个像素用 8 位无符号整数 × 3 个通道表示
    //   - 8U = 8-bit Unsigned（取值范围 0~255）
    //   - C3 = 3 个通道（Channel），也就是 B（蓝）、G（绿）、R（红）
    //   - 所以每个像素需要 3 个字节来存储颜色信息
    // - cv::Scalar(255, 255, 255)：Scalar 是一个四元组 (B, G, R, Alpha)
    //   - 这里 (255,255,255) 就是纯白色（B=255, G=255, R=255）
    //     注意 OpenCV 的颜色顺序是 BGR，不是我们常见的 RGB！
    //     这是历史原因造成的，记住就好：OpenCV 里永远是 BGR 顺序
    std::cout << "[步骤 1] 正在生成一张 640x480 的彩色测试图片..." << std::endl;
    cv::Mat canvas(480, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(50, 50, 50)); // 深灰色背景

    // 在画布上画一些彩色图形，让图片看起来有趣
    // cv::circle(图像, 圆心, 半径, 颜色, 线宽)  ——  画圆
    // 圆心用 cv::Point(x, y) 表示，注意 x 是水平方向（列），y 是垂直方向（行）
    // 线宽 = -1 表示填充整个圆（实心圆）
    cv::circle(canvas, cv::Point(150, 120), 80, cv::Scalar(255, 0, 0), -1);    // 蓝色实心圆（B=255）
    cv::circle(canvas, cv::Point(320, 120), 80, cv::Scalar(0, 255, 0), -1);    // 绿色实心圆（G=255）
    cv::circle(canvas, cv::Point(490, 120), 80, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);    // 红色实心圆（R=255）

    // cv::rectangle(图像, 左上角, 右下角, 颜色, 线宽)  ——  画矩形
    // 线宽 = 3 表示空心矩形，边框宽度为 3 像素
    cv::rectangle(canvas, cv::Point(100, 280), cv::Point(540, 440),
                  cv::Scalar(0, 255, 255), 3);  // 黄色空心矩形（B=0, G=255, R=255）

    // cv::putText(图像, 文字, 起始位置, 字体, 字号, 颜色, 线宽)  ——  写文字
    cv::putText(canvas, "OpenCV Experiment 1", cv::Point(130, 350),
                cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 255, 255), 2); // 白色文字

    // 将生成的图片保存为文件
    // cv::imwrite(文件路径, 图像矩阵)  ——  把内存中的图像写入磁盘
    // 返回值是 bool 类型：true 表示保存成功，false 表示失败
    // 文件格式由扩展名决定，这里 .jpg 表示用 JPEG 格式压缩保存
    bool write_ok = cv::imwrite("test_image.jpg", canvas);
    if (write_ok)
    {
        std::cout << "  -> 测试图片已保存为 test_image.jpg" << std::endl;
    }
    else
    {
        std::cerr << "  [错误] 保存测试图片失败！" << std::endl;
        return -1; // 返回 -1 表示程序异常退出
    }

    // ==========================================
    // 第二部分：读取图片
    // ==========================================
    std::cout << "[步骤 2] 正在读取 test_image.jpg..." << std::endl;

    // cv::imread(文件路径, 读取模式)  ——  从磁盘读取图像到内存
    // 返回值是一个 cv::Mat 对象，包含了图像的像素数据
    //
    // 读取模式（第二个参数）：
    //   cv::IMREAD_COLOR      = 1  ：始终读取为 3 通道彩色图（默认值）
    //   cv::IMREAD_GRAYSCALE  = 0  ：始终读取为单通道灰度图
    //   cv::IMREAD_UNCHANGED  = -1 ：保持原样（包括 Alpha 透明通道）
    //
    // 这里使用 cv::IMREAD_COLOR 确保读进来是彩色图像
    cv::Mat image = cv::imread("test_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    // 【极其重要】检查图像是否读取成功！
    // image.empty() 返回 true 表示 Mat 对象中没有数据
    // 常见失败原因：
    //   1. 文件名写错了（大小写、拼写错误）
    //   2. 文件不在程序运行的当前目录下
    //   3. 文件损坏或格式不支持
    // 养成好习惯：每次 imread 之后都要检查 empty()！
    if (image.empty())
    {
        std::cerr << "[错误] 无法读取图像！请检查：" << std::endl;
        std::cerr << "  1. test_image.jpg 是否在当前目录下？" << std::endl;
        std::cerr << "  2. 文件名是否正确（注意大小写）？" << std::endl;
        return -1; // 返回 -1 表示程序因错误退出
    }

    // 打印图像的基本信息
    // image.rows    ——  图像高度（行数，垂直像素数）
    // image.cols    ——  图像宽度（列数，水平像素数）
    // image.channels() ——  通道数（彩色=3，灰度=1）
    // image.type()  ——  像素数据类型编号
    std::cout << "  -> 读取成功！图像信息：" << std::endl;
    std::cout << "     宽度 (cols): " << image.cols << " 像素" << std::endl;
    std::cout << "     高度 (rows): " << image.rows << " 像素" << std::endl;
    std::cout << "     通道数:      " << image.channels() << " (3=彩色, 1=灰度)" << std::endl;

    // ==========================================
    // 第三部分：保存读到的图片（验证读取无误）
    // ==========================================
    std::cout << "[步骤 3] 正在保存为 output.jpg..." << std::endl;

    // 把读到的图像原封不动地保存为新文件
    // 这样可以验证"读取 → 保存"整个流程是否正常
    bool save_ok = cv::imwrite("output.jpg", image);
    if (save_ok)
    {
        std::cout << "  -> 图片已成功保存为 output.jpg" << std::endl;
        std::cout << "  -> 请在 Windows 资源管理器中打开该文件查看结果！" << std::endl;
    }
    else
    {
        std::cerr << "  [错误] 保存图片失败！请检查磁盘空间和写入权限。" << std::endl;
        return -1;
    }

    // ==========================================
    // 总结
    // ==========================================
    std::cout << std::endl;
    std::cout << "===== 实验 1 完成 =====" << std::endl;
    std::cout << "你学会了：" << std::endl;
    std::cout << "  1. cv::Mat 是 OpenCV 存储图像的数据类型" << std::endl;
    std::cout << "  2. cv::imread() 从文件读取图像" << std::endl;
    std::cout << "  3. cv::imwrite() 将图像写入文件" << std::endl;
    std::cout << "  4. 读取后一定要检查 empty()" << std::endl;

    // return 0 表示程序正常结束
    return 0;
}