目标

本小节将回答以下问题：

如何使用YAML或XML文件打印和读取文本输入到文件和OpenCV？如何对OpenCV数据结构做相同的操作？如何为自定义的数据结构做相同的操作？OpenCV中cv::FileStorage , cv::FileNode 和 cv::FileNodeIterator 的数据结构和使用方法。源代码

C ++, Python

可以从这里下载源代码,也可以在以下目录中samples/cpp/tutorial_code/core/file_input_output/file_input_output.cpp 找到 OpenCV的源代码库。

这里还有完整的示例代码。

代码详解

在这里，只讲解XML和YAML文件输入。你的输出（及其对应的输入）只能是具有XML和YAML扩展名的文件，并带有XML和YAML数据结构。这里有两种可以串行化的数据结构：映射（诸如STL映射和Python字典）和元素序列（如STL向量）。二者之间的区别是，映射中的每一个元素均有唯一的名称，可以通过该名称进行访问。对于序列而言，则需要通过遍历来查询一个具体的项目。

打开和关闭XML / YAML文件。在读写文件内容之前，首先需要打开文件，在使用结束时关闭文件。OpenCV中的XML / YAML数据结构是CV :: FileStorage。具体来说，该结构可以将文件与硬盘驱动器绑定起来，这样便可以使用它的构造函数或open()函数：

无论是哪一种数据结构，它的第二个参数都是一个常数，可以用来指定操作类型，比如：写入读取或追加。文件的扩展名还决定了输出文件的格式。如果输出文件的扩展名为*.xml.gz*，甚至能够输出压缩文件。

当释放CV :: FileStorage对象之后，该文件将自动关闭。可以通过调用release 函数显式地自动关闭文件：

文本和数字的输入/输出。C ++中，数据结构使用STL库中的<<输出操作符。Python中，则使用了cv::FileStorage::write() ）。输出任何类型的数据结构，首先需要指定其名称，在C++中，只需要单纯地将名称推给数据流。在Python中，写函数的第一个参数便是名称。可以用以下命令打印文本和数字：

读取是一种简单的寻址方式（使用 []操作符）、casting操作或使用>>操作符读出。在Python中，使用real()和getNode（）函数来寻址：

OpenCV数据结构的输入/输出。该操作与基础C ++和Python的类型完全相同。向量（数组）的输入/输出和相关映射。正如前文所述，输出可以是映射和序列（数组，向量）。同样，可以先打印变量的名称，然后指定输出的序列或映射。

在序列的第一个元件之前打印“[”字符，在序列的最后一个元素之后打印 “]”字符。在Python语言中，调用 FileStorage.startWriteStruct（structure_name，struct_type） ， 其中struct_type为 cv2.FileNode_MAP或cv2.FileNode_SEQ结构，最后调用FileStorage.endWriteStruct（）来实现结构：

同理，对应映射，可以使用“{”和“}”分隔符来代替“[”和]”字符：

在读操作中，可以使用cv::FileNode的和cv::FileNodeIterator两种数据结构。cv::FileStorage 类中的[]操作符（在Python中为 getNode（）函数）可以返回一个cv::FileNode数据类型。如果节点为序列结构，则可以使用CV :: FileNodeIterator进行迭代。在Python中，可以调用at()函数访问序列中的元素，并用size() 函数返回序列长度：

对于映射，可以使用[]操作符（在Python中为at()函数）来访问数据（也可使用>>操作符）：

读/写自定义的数据结构。假定有一个数据结构，如下所示：

在C ++中，通过OpenCV 的XML / YAML I / O接口实现串行化？（仅针对OpenCV的数据结构），为自定义的类添加读取和写入函数。在Python中，可以在类的内部一个读取和写入函数来完成类似的操作。内部情况如下：

在C ++中，需要在类的外部添加下列函数的定义：

如果用户试图读取一个不存在的节点时，只返回默认初始值。而更为详细的解决方案则是为对象ID返回一个为-1的值。

一旦添加了该函数定义，则这四个函数便会使用>>操作符写入和<<操作符读取（或是Python中的输入/输出函数）

或者可以尝试读取一个不存在的节点：

程序运行结果

在大多情况下，只需要将定义好的数值打印出来，在显示屏幕上可以看到以下运行输出结果：

更加有趣的是：还可以在输出的XML文件中看到以下结果：

或者在输出的YAML文件中看到以下结果：

可以在YouTube网站观看这个示例的运行视频。