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批处理（dir/a/s/b）

例：某文件夹下有a、b、c、d、e、f、g、h、j的图片和一个文件夹JN，里边包括一张图片john.jpg

我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/b

b：仅仅显示当前文件夹下文件名称及文件夹名

a-d：仅仅是显示该文件夹下的文件名称（没有了文件夹的名）

我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/a-d/b

S:显示该文件夹下的文件名称和文件夹名，及子文件夹下的文件名称，并显示这些文件的绝对路径

我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/s/b

我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/s/a-d/b（因为a-d的作用，文件夹JN没有显示出来）

我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/s/a-d/b>F:\文件夹.txt

就会在F盘生成一个文件名称为 文件夹 的.txt文件，该文件包括上面的命令行打出的内容。

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第二步：既然已经生成上述文件 文件夹.txt，然会我们敲代码读取这个 文件夹.txt 就可以。

#include
        
         #include
         
          #include
          
           using namespace std;int main(int argc,char* argv[]){ if(argc !=2) { cerr << "Wrong Argument !" <
           
          
         
        

我们编译一下：

我们看一下输出结果：

好的，这样，说明我们读到了每一行。

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第三步:配置Opencv，然后，读取显示每一幅图片

#include
       
        #include
        
         #include
         
          using namespace std;#include
          
           #include
           
            #include
            
             using namespace cv;int main(int argc,char* argv[]){ if(argc !=2) { cerr << "Wrong Argument !" <
             
            
           
          
         
        
       

结果：

我们看到我们已经成功把每一幅图像读入到内存中，这样我们就能够求每一幅图像的特征。

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第四步：我们计算每一幅图像的直方图特征（当然opencv中sift、surf、densesift等，由于我这里的图片大小不一样。所以我用直方图的特征。使得特征向量的长度一样）

#include
      
       #include
       
        #include
        
         using namespace std;#include
         
          #include
          
           #include
           
            using namespace cv;//计算二维直方图特征Mat hist2d(const Mat& src);int main(int argc,char* argv[]){ if(argc !=2) { cerr << "Wrong Argument !" <
            
           
          
         
        
       
      

这样就把全部的图像的二维直方图特征按行存储在featureHists中。

当然能够把二维直方图特征换成自己想要用的随意特征。

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第五步：

我们全部图像的颜色直方图存储到.xml文件里，

#include
     
      #include
      
       #include
       
        using namespace std;#include
        
         #include
         
          #include
          
           using namespace cv;//计算二维直方图特征Mat hist2d(const Mat& src);int main(int argc,char* argv[]){ if(argc !=2) { cerr << "Wrong Argument !" <
          
         
        
       
      
     

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上面已经批处理提取了图像的特征，那么通常我们再做目标识别、检測时。会给训练数据集，准备类标签。以下，继续对上述程序进行拓展。