XML/YAML/JSON 持久化

详细描述

XML/YAML/JSON 文件存储。

写入文件存储。

您可以将各种 OpenCV 数据结构存储到 XML (http://www.w3c.org/XML)、YAML (http://www.yaml.org) 或 JSON (http://www.json.org/) 格式，然后再从这些格式中恢复。此外，还可以存储和加载任意复杂的数据结构，这些数据结构包括 OpenCV 数据结构，以及基本数据类型（整数和浮点数以及文本字符串）作为其元素。

使用以下步骤将内容写入 XML、YAML 或 JSON

1. 创建新的 FileStorage 并打开它以进行写入。可以使用对 FileStorage::FileStorage 构造函数的单个调用来完成，该构造函数采用文件名，也可以使用默认构造函数，然后调用 FileStorage::open。文件格式（XML、YAML 或 JSON）由文件名扩展名决定（分别为“.xml”、“.yml”/“.yaml”和“.json”）
2. 使用流操作符 << 写入所有要写入的数据，就像 STL 流的情况一样。
3. 使用 FileStorage::release 关闭文件。FileStorage 析构函数也会关闭文件。

这是一个例子

#include "opencv2/core.hpp"
#include <time.h>
 
using namespace cv;
 
int main(int, char** argv)
{
    FileStorage fs("test.yml", FileStorage::WRITE);
 
fs << "frameCount" << 5;
time_t rawtime; time(&rawtime);
fs << "calibrationDate" << asctime(localtime(&rawtime));
    Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << 1000, 0, 320, 0, 1000, 240, 0, 0, 1);
    Mat distCoeffs = (Mat_<double>(5,1) << 0.1, 0.01, -0.001, 0, 0);
fs << "cameraMatrix" << cameraMatrix << "distCoeffs" << distCoeffs;
fs << "features" << "[";
    for( int i = 0; i < 3; i++ )
    {
        int x = rand() % 640;
        int y = rand() % 480;
        uchar lbp = rand() % 256;
 
fs << "{:" << "x" << x << "y" << y << "lbp" << "[:";
        for( int j = 0; j < 8; j++ )
fs << ((lbp >> j) & 1);
fs << "]" << "}";
    }
fs << "]";
fs.release();
    return 0;
}

上面的示例将整数、文本字符串（校准日期）、2 个矩阵和一个自定义结构“feature”存储到 YML，其中包含特征坐标和 LBP（局部二值模式）值。以下是示例的输出

%YAML:1.0
frameCount: 5
calibrationDate: "Fri Jun 17 14:09:29 2011\n"
cameraMatrix: !!opencv-matrix
rows: 3
cols: 3
dt: d
data: [ 1000., 0., 320., 0., 1000., 240., 0., 0., 1. ]
distCoeffs: !!opencv-matrix
rows: 5
cols: 1
dt: d
data: [ 1.0000000000000001e-01, 1.0000000000000000e-02,
-1.0000000000000000e-03, 0., 0. ]
features
- { x:167, y:49, lbp:[ 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1 ] }
- { x:298, y:130, lbp:[ 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1 ] }
- { x:344, y:158, lbp:[ 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0 ] }

作为练习，您可以将示例中的“.yml”替换为“.xml”或“.json”，并查看相应的 XML 文件会是什么样子。

通过查看示例代码和输出，可以注意到以下几点

• 生成的 YAML（和 XML/JSON）由可以嵌套的异构集合组成。有两种类型的集合：命名集合（映射）和未命名集合（序列）。在映射中，每个元素都有一个名称，并通过名称访问。这类似于 C/C++ 中的结构和 std::map 以及 Python 中的字典。在序列中，元素没有名称，它们通过索引访问。这类似于 C/C++ 中的数组和 std::vector 以及 Python 中的列表、元组。“异构”意味着每个集合的元素可以具有不同的类型。

  YAML/XML/JSON 中的顶级集合是一个映射。每个矩阵都存储为映射，矩阵元素存储为序列。然后，有一个特征序列，其中每个特征表示一个映射，lbp 值在嵌套序列中。

• 当您写入映射（结构）时，您写入元素名称，后跟其值。当您写入序列时，您只需一个接一个地写入元素。 OpenCV 数据结构（例如 cv::Mat）以与简单的 C 数据结构完全相同的方式写入 - 使用 << 运算符。
• 要写入映射，首先将特殊字符串 { 写入存储，然后将元素作为对写入（fs << <element_name> << <element_value>），然后写入结束符 }。
• 要写入序列，首先写入特殊字符串 [，然后写入元素，然后写入结束符 ]。
• 在 YAML/JSON（但不是 XML）中，映射和序列可以用紧凑的 Python 式内联形式编写。在上面的示例中，矩阵元素以及每个特征（包括其 lbp 值）都以这种内联形式存储。要以紧凑形式存储映射/序列，请在打开字符后放置 :，例如，使用 {: 而不是 { 和 [: 而不是 [。当数据写入 XML 时，这些额外的 : 将被忽略。

从文件存储中读取数据。

要读取先前写入的 XML、YAML 或 JSON 文件，请执行以下操作

1. 使用 FileStorage::FileStorage 构造函数或 FileStorage::open 方法打开文件存储。在当前的实现中，整个文件被解析，并且文件存储的整个表示在内存中构建为文件节点的层次结构（参见 FileNode）
2. 读取您感兴趣的数据。使用 FileStorage::operator []、FileNode::operator [] 和/或 FileNodeIterator。
3. 使用 FileStorage::release 关闭存储。

以下是如何读取由上面的代码示例创建的文件

FileStorage fs2("test.yml", FileStorage::READ);
 
// 第一种方法：在 FileNode 上使用 (type) 运算符。
int frameCount = (int)fs2["frameCount"];
 
String date;
// 第二种方法：使用 FileNode::operator >>
fs2["calibrationDate"] >> date;
 
Mat cameraMatrix2, distCoeffs2;
fs2["cameraMatrix"] >> cameraMatrix2;
fs2["distCoeffs"] >> distCoeffs2;
 
cout << "frameCount: " << frameCount << endl
<< "calibration date: " << date << endl
<< "camera matrix: " << cameraMatrix2 << endl
<< "distortion coeffs: " << distCoeffs2 << endl;
 
FileNode features = fs2["features"];
FileNodeIterator it = features.begin(), it_end = features.end();
int idx = 0;
std::vector<uchar> lbpval;
 
// 使用 FileNodeIterator 迭代序列
for( ; it != it_end; ++it, idx++ )
{
cout << "feature #" << idx << ": ";
cout << "x=" << (int)(*it)["x"] << ", y=" << (int)(*it)["y"] << ", lbp: (";
    // 您还可以使用 FileNode >> std::vector 运算符轻松读取数值数组。
(*it)["lbp"] >> lbpval;
    for( int i = 0; i < (int)lbpval.size(); i++ )
cout << " " << (int)lbpval[i];
cout << ")" << endl;
}
fs2.release();

格式规范

([count]{u|c|w|s|i|f|d})... 其中字符对应于基本 C++ 类型

• u 8 位无符号数
• c 8 位有符号数
• w 16 位无符号数
• s 16 位有符号数
• i 32 位有符号数
• f 单精度浮点数
• d 双精度浮点数
• r 指针，其中 32 个低位被写为带符号整数。该类型可用于存储元素之间具有链接的结构。

count 是给定类型的可选值计数器。例如，2if 表示每个数组元素是一个包含 2 个整数的结构，后跟一个单精度浮点数。上述规范的等效表示法是 iif、2i1f 等。其他示例：u 表示数组由字节组成，2d 表示数组由双精度对组成。

另请参见

samples/cpp/tutorial_code/core/file_input_output/file_input_output.cpp

类
类	cv::FileNode
	文件存储 Node 类。更多...
类	cv::FileNodeIterator
	用于迭代序列和映射。更多...
类	cv::FileStorage
	XML/YAML/JSON 文件存储类，封装了将数据写入文件或从文件读取数据所需的所有信息。更多...