版本号：3.4.1
在新版本的OpenCV3中，最简单的图像载入和显示只需要3句代码，非常便捷。这三句代码分别对应了三个函数，他们分别是：
imread( ), namedWindow( )以及imshow( )。我们依次来解析一下这三个函数。
1.imread函数
首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下：
Mat imread(const string& filename, intflags=1 );■ 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。
在Windows操作系统下，OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入：
• Windows位图 - *.bmp, *.dib
• JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe
• JPEG 2000文件- *.jp2
• PNG图片 - *.png
• 便携文件格式- *.pbm, *.pgm, *.ppm
• Sun rasters光栅文件 - *.sr, *.ras
• TIFF 文件 - *.tiff, *.tif■ 第二个参数，int类型的flags，为载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。可以看到它自带缺省值1.所以有时候这个参数在调用时我们可以忽略，在看了下面的讲解之后，我们就会发现，如果在调用时忽略这个参数，就表示载入三通道的彩色图像。
可以在OpenCV中标识图像格式的枚举体中取值。通过转到定义，我们可以在imgcodecs_c.h中发现这个枚举的定义是这样的：
enum
{
/* 8bit, color or not */
CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED =-1,
/* 8bit, gray */
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE =0,
/* ?, color */
CV_LOAD_IMAGE_COLOR =1,
/* any depth, ? */
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH =2,
/* ?, any color */
CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR =4,
/* ?, no rotate */
CV_LOAD_IMAGE_IGNORE_ORIENTATION =128
};相应的解释：
CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED，这个标识在新版本中被废置了，忽略。
CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH ，如果取这个标识的话，若载入的图像的深度为16位或者32位，就返回对应深度的图像，否则，就转换为8位图像再返回。
CV_LOAD_IMAGE_COLOR ，如果取这个标识的话，总是转换图像到彩色一体
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，如果取这个标识的话，始终将图像转换成灰度
如果输入有冲突的标志，将采用较小的数字值。比如CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 将载入3通道图。
如果想要载入最真实的图像，选择CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR。
因为flags是int型的变量，如果我们不在这个枚举体中取值的话，还可以这样来：
flags >0返回一个3通道的彩色图像。
flags =0返回灰度图像。
flags <0返回包含Alpha通道的加载的图像。
需要注意的点：输出的图像默认情况下是不载入Alpha通道进来的。如果我们需要载入Alpha通道的话呢，这里就需要取负值。
如果你搞怪，flags取1999，也是可以的，这时就表示返回一个3通道的彩色图像。
好了，讲了这么多，来几个载入示例，一看就懂：
Mat image0=imread("dota.jpg",CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);//载入最真实的图像
Mat image1=imread("dota.jpg",0);//载入灰度图
Mat image2=imread("dota.jpg",199);//载入3通道的彩色图像
Mat logo=imread("dota_logo.jpg");//载入3通道的彩色图像2.namedWindow函数
顾名思义，namedWindow函数，用于创建一个窗口。
函数原型是这样的：
void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE );■ 第一个参数，const string&型的name，即填被用作窗口的标识符的窗口名称。
■ 第二个参数，int 类型的flags ，窗口的标识，可以填如下的值：
- WINDOW_NORMAL设置了这个值，用户便可以改变窗口的大小（没有限制）
- WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值，窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，并且不能手动改变窗口大小。
- WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话，窗口创建的时候便会支持OpenGL。
函数剖析：
首先需要注意的是，它有默认值WINDOW_AUTOSIZE，所以，一般情况下，这个函数我们填一个变量就行了。
namedWindow函数的作用是，通过指定的名字，创建一个可以作为图像和进度条的容器窗口。如果具有相同名称的窗口已经存在，则函数不做任何事情。
我们可以调用destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数来关闭窗口，并取消之前分配的与窗口相关的所有内存空间。
但话是这样说，其实对于代码量不大的简单小程序来说，我们完全没有必要手动调用上述的destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数，因为在退出时，所有的资源和应用程序的窗口会被操作系统会自动关闭。
3.imshow函数
在指定的窗口中显示一幅图像。
void imshow(const string& winname, InputArray mat);■ 第一个参数，const string&类型的winname，填需要显示的窗口标识名称。
■ 第二个参数，InputArray 类型的mat，填需要显示的图像。
这里的InputArray 我们讲一下吧，不然一直是个梗在这边。通过转到定义大法，我们可以在
highgui.hpp中查到imshow的原型：
CV_EXPORTS_W void imshow(const string&winname, InputArray mat);进一步对InputArray转到定义，在mat.hpp中查到一个typedef声明：
typedef const _InputArray& InputArray;这其实一个类型声明引用，就是说_InputArray和InputArray是一个意思，既然他们是一个意思，我们就来做最后一步，对_InputArray进行转到定义，终于，我们在mat.hpp发现了InputArray的真身：
class CV_EXPORTS _InputArray
{
public:
enum {
KIND_SHIFT = 16,
FIXED_TYPE = 0x8000 << KIND_SHIFT,
FIXED_SIZE = 0x4000 << KIND_SHIFT,
KIND_MASK = 31 << KIND_SHIFT,
NONE = 0 << KIND_SHIFT,
MAT = 1 << KIND_SHIFT,
MATX = 2 << KIND_SHIFT,
STD_VECTOR = 3 << KIND_SHIFT,
STD_VECTOR_VECTOR = 4 << KIND_SHIFT,
STD_VECTOR_MAT = 5 << KIND_SHIFT,
EXPR = 6 << KIND_SHIFT,
OPENGL_BUFFER = 7 << KIND_SHIFT,
CUDA_HOST_MEM = 8 << KIND_SHIFT,
CUDA_GPU_MAT = 9 << KIND_SHIFT,
UMAT =10 << KIND_SHIFT,
STD_VECTOR_UMAT =11 << KIND_SHIFT,
STD_BOOL_VECTOR =12 << KIND_SHIFT,
STD_VECTOR_CUDA_GPU_MAT = 13 << KIND_SHIFT,
STD_ARRAY =14 << KIND_SHIFT,
STD_ARRAY_MAT =15 << KIND_SHIFT
};
_InputArray();
_InputArray(int _flags, void* _obj);
_InputArray(const Mat& m);
_InputArray(const MatExpr& expr);
_InputArray(const std::vector<Mat>& vec);
template<typename _Tp> _InputArray(const Mat_<_Tp>& m);
template<typename _Tp> _InputArray(const std::vector<_Tp>& vec);
_InputArray(const std::vector<bool>& vec);
template<typename _Tp> _InputArray(const std::vector<std::vector<_Tp> >& vec);
_InputArray(const std::vector<std::vector<bool> >&);
template<typename _Tp> _InputArray(const std::vector<Mat_<_Tp> >& vec);
template<typename _Tp> _InputArray(const _Tp* vec, int n);
template<typename _Tp, int m, int n> _InputArray(const Matx<_Tp, m, n>& matx);
_InputArray(const double& val);
_InputArray(const cuda::GpuMat& d_mat);
_InputArray(const std::vector<cuda::GpuMat>& d_mat_array);
_InputArray(const ogl::Buffer& buf);
_InputArray(const cuda::HostMem& cuda_mem);
template<typename _Tp> _InputArray(const cudev::GpuMat_<_Tp>& m);
_InputArray(const UMat& um);
_InputArray(const std::vector<UMat>& umv);
#ifdef CV_CXX_STD_ARRAY
template<typename _Tp, std::size_t _Nm> _InputArray(const std::array<_Tp, _Nm>& arr);
template<std::size_t _Nm> _InputArray(const std::array<Mat, _Nm>& arr);
#endif
Mat getMat(int idx=-1) const;
Mat getMat_(int idx=-1) const;
UMat getUMat(int idx=-1) const;
void getMatVector(std::vector<Mat>& mv) const;
void getUMatVector(std::vector<UMat>& umv) const;
void getGpuMatVector(std::vector<cuda::GpuMat>& gpumv) const;
cuda::GpuMat getGpuMat() const;
ogl::Buffer getOGlBuffer() const;
int getFlags() const;
void* getObj() const;
Size getSz() const;
int kind() const;
int dims(int i=-1) const;
int cols(int i=-1) const;
int rows(int i=-1) const;
Size size(int i=-1) const;
int sizend(int* sz, int i=-1) const;
bool sameSize(const _InputArray& arr) const;
size_t total(int i=-1) const;
int type(int i=-1) const;
int depth(int i=-1) const;
int channels(int i=-1) const;
bool isContinuous(int i=-1) const;
bool isSubmatrix(int i=-1) const;
bool empty() const;
void copyTo(const _OutputArray& arr) const;
void copyTo(const _OutputArray& arr, const _InputArray & mask) const;
size_t offset(int i=-1) const;
size_t step(int i=-1) const;
bool isMat() const;
bool isUMat() const;
bool isMatVector() const;
bool isUMatVector() const;
bool isMatx() const;
bool isVector() const;
bool isGpuMatVector() const;
~_InputArray();
protected:
int flags;
void* obj;
Size sz;
void init(int _flags, const void* _obj);
void init(int _flags, const void* _obj, Size _sz);
};可以看到，_InputArray类的里面首先定义了一个枚举，然后是各类的模板类型和一些方法。更复杂的我们暂且不挖深讲了，很多时候，遇到函数原型中的InputArray类型，我们把它简单地当做Mat类型就行了。
imshow 函数详解：
imshow 函数用于在指定的窗口中显示图像。如果窗口是用CV_WINDOW_AUTOSIZE（默认值）标志创建的，那么显示图像原始大小。否则，将图像进行缩放以适合窗口。而imshow 函数缩放图像，取决于图像的深度：
- 如果载入的图像是8位无符号类型（8-bit unsigned），就显示图像本来的样子。
- 如果图像是16位无符号类型（16-bit unsigned）或32位整型（32-bit integer），便用像素值除以256。也就是说，值的范围是[0,255 x 256]映射到[0,255]。
- 如果图像是32位浮点型（32-bit floating-point），像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是[0,1]映射到[0,255]。
还有一点，若窗口创建（namedWindow函数）的时候，如果设定了支持OpenGL（WINDOW_OPENGL ），那么imshow还支持ogl::Buffer ,ogl::Texture2D以及gpu::GpuMat作为输入。
四、输出图像到文件——imwrite函数
在OpenCV中，输出图像到文件，我们一般都用imwrite函数，它的声明如下：
bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector<int>& params=vector<int>() );■ 第一个参数，const string&类型的filename，填需要写入的文件名就行了，带上后缀，比如，“123.jpg”这样。
■ 第二个参数，InputArray类型的img，一般填一个Mat类型的图像数据就行了。
■ 第三个参数，const vector<int>&类型的params，表示为特定格式保存的参数编码，它有默认值vector<int>()，所以一般情况下不需要填写。而如果要填写的话，有下面这些需要了解的地方：
- 对于JPEG格式的图片，这个参数表示从0到100的图片质量（CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY），默认值是95.
- 对于PNG格式的图片，这个参数表示压缩级别（CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION）从0到9。较高的值意味着更小的尺寸和更长的压缩时间，而默认值是3。
- 对于PPM，PGM，或PBM格式的图片，这个参数表示一个二进制格式标志（CV_IMWRITE_PXM_BINARY），取值为0或1，而默认值是1。
函数解析：
imwrite函数用于将图像保存到指定的文件。图像格式是基于文件扩展名的，可保存的扩展名和imread中可以读取的图像扩展名一样，为了方便查看，我们在这里再列一遍：
- Windows位图 - *.bmp, *.dib
- JPEG文件 - *.jpeg, *.jpg, *.jpe
- JPEG 2000文件- *.jp2
- PNG图片 - *.png
- 便携文件格式- *.pbm, *.pgm, *.ppm
- Sun rasters光栅格式 - *.sr, *.ras
- TIFF 文件 - *.tiff, *.tif
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void createAlphaMat(Mat &mat)
{
for(int i = 0; i < mat.rows; ++i) {
for(int j = 0; j < mat.cols; ++j) {
Vec4b&rgba = mat.at<Vec4b>(i, j);
rgba[0]= UCHAR_MAX;
rgba[1]= saturate_cast<uchar>((float (mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) *UCHAR_MAX);
rgba[2]= saturate_cast<uchar>((float (mat.rows - i)) / ((float)mat.rows) *UCHAR_MAX);
rgba[3]= saturate_cast<uchar>(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));
}
}
}
int main( )
{
//创建带alpha通道的Mat
Mat mat(480, 640, CV_8UC4);
createAlphaMat(mat);
vector<int>compression_params;
compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
compression_params.push_back(9);
try{
imwrite("透明Alpha值图.png", mat, compression_params);
}
catch(runtime_error& ex) {
fprintf(stderr,"图像转换成PNG格式发生错误：%s\n", ex.what());
return1;
}
fprintf(stdout,"PNG图片文件的alpha数据保存完毕~\n");
return 0;
}五、一个综合示例
最后是一个综合示例，载入图像，进行简单图像混合，显示图像，并且输出混合后的图像到jpg。
由于篇幅原因，这里的图像混合具体细节我们放到稍后的文章中再讲，现在先给大家看看混合的效果和源码。囧，因为opencv图像处理真的很少涉及到设计模式的问题，所以很多时候往往就是main函数中塞满一串串代码打天下，即便是OpenCV官方的示例都是如此。
好了，如下就是这篇文章配套综合示例的配套源码，非常的简单明了：
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main( )
{
int main(int argc, char** argv) {
Mat scenery = imread("D://test_image//scenery.jpg");
namedWindow("scenery", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("scenery", scenery);
Mat image = imread("D://test_image//dota.jpg");
Mat logo = imread("D://test_image//dota_logo.jpg");
//载入后先显示
namedWindow("ori");
imshow("ori", image);
namedWindow("logo");
imshow("logo", logo);
//定义一个Mat类型，用于存放，图像的ROI
Mat imageROI;
//方法一
imageROI = image(Rect(800, 350, logo.cols, logo.rows));
//方法二
//imageROI=image(Range(350,350+logo.rows),Range(800,800+logo.cols));
//将logo加到原图上
addWeighted(imageROI, 0.5, logo, 0.3, 0., imageROI);
//显示结果
namedWindow("ori+logo");
imshow("ori+logo", image);
//-----------------------------------【三、图像的输出】--------------------------------------
// 描述：将一个Mat图像输出到图像文件
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
//输出一张jpg图片到工程目录下
imwrite("D://test_image//dota2.jpg", image);
waitKey(0);
return 0;
}运行这个程序，会弹出四个我们在OpenCV中创建的窗口。
下面是运行截图。首先是图像载入和显示的演示，我们载入了一张动漫人物图：
接着是载入一张dota2原画和dota2logo图，为图像融合做准备：
logo图：
最终，经过处理，得到dota2原画+logo的融合，并输出一张名为我喜欢打dota2 by浅墨.jpg的图片到工程目录下。
