前言

我們在做OpenCV開發的時候經常需要把算法在一些場景下的調試好的參數作為默認值保存然后自動加載，然后在默認值的基礎上根據需要適度調整。OpenCV中支持把參數保存為TXT格式的YAML文件，實現類似XML與JSON的參數文件讀寫，主要是基于FileStorage這個類完成。

FileStorage類介紹

FileStorage類是OpenCV封裝的支持讀寫XML、JSON、YAML文件的工具類。有多個構造函數支持創建實例，最常用的創建方式如下：

cv::FileStorage(
const String & filename,
int flags,
constString&encoding=String()
)

各個參數的解釋意義如下：

filename 表示讀寫的文件名稱

flags表示文件類型cv::Mode，當前支持的模式包含：

寫入

寫入文本內容的函數是write，支持不同類型函數的重載，支持的數據類型包含int、double、string等，OpenCV C++支持直接通過操作符<<重載實現寫入。

讀出

FileStroage通過操作符重載實現讀出各種數據類型，通過在Python SDK支持通過getNode方式完成參數數據讀出。OpenCV C++ 支持通過操作符>>重載實現讀出。

釋放文件

FileStorage讀寫完成之后，必須通過release方法實現文件資源釋放。

C++代碼演示

從YAML文件中讀出數據

// 加載參數
cv::FileStorage fs(fileName, cv::READ);
if (!fs.isOpened()) {
    std::cout<< "could not find the parameters config file..." <> this->onnxModelPath;
fs["labelmapPath"] >> this->labelmapPath;
fs["score"] >> this->score;
fs["confidence"] >> this->conf;
fs["nms"] >> this->nms;
fs["mode"] >> this->mode;
fs["showFPS"] >> this->showFPS;
fs["showLabel"] >> this->showLabel;
fs["showBox"] >> this->showBox;
fs["showMask"]>> this->showMask;
fs.release();

// 保存參數
cv::FileStorage fs(fileName, cv::WRITE);
fs << "onnxModelPath" << this->onnxModelPath;
fs << "labelmapPath" << this->labelmapPath;
fs << "score" << this->score;
fs << "confidence" << this->conf;
fs << "nms" << this->nms;
fs << "mode" << this->mode;
fs << "showFPS" << this->showFPS;
fs << "showMask" << this->showMask;
fs << "showLabel" << this->showLabel;
fs << "showBox" << this->showBox;
fs.release();

Python代碼演示

OpenCV-Python SDK實現YAML文件讀寫的示例如下：

importcv2ascv

param1=25
param2=0.25
param3="lena.jpg"

#寫文件
model_settings=cv.FileStorage("mytest.yaml",cv.FILE_STORAGE_WRITE)
model_settings.write('version','v1.0')
model_settings.write('author','gloomyfish')
model_settings.write('param1',param1)
model_settings.write('param2',param2)
model_settings.write('param3',param3)
model_settings.release()

#讀文件
cv_setting=cv.FileStorage("mytest.yaml",cv.FileStorage_READ)
param1=cv_setting.getNode('param1').real()
param2=cv_setting.getNode('param2').real()
param3=cv_setting.getNode('param3').real()