在OpenCV程序中，需要保存中间结果的时候常常会使用.xml / .yml文件，opencv2.0之前都是使用C风格的代码，当时读写XML文件分别使用函数cvLoad()和cvSave()。在2.0以后的OpenCV转为支持C++，这一举措大大减少了代码量以及编程时需要考虑的细节。

新版本的OpenCV的C++接口中，imwrite()和imread()只能保存整数数据，且需要以图像格式。当需要保存浮点数据或者XML/YML文件时，之前的C语言接口cvSave()函数已经在C++接口中被删除，代替它的是FileStorage类。这个类非常的方便，封装了很多数据结构的细节，编程的时候可以根据统一的接口对数据结构进行保存。

1. FileStorage类写XML/YML文件

•新建一个FileStorage对象，以FileStorage::WRITE的方式打开一个文件。

• 使用 << 操作对该文件进行操作。

•释放该对象，对文件进行关闭。

例子如下：

    FileStorage fs("test.yml"@H_502_26@,FileStorage::WRITE);
    fs << frameCount" << 5@H_502_26@;
    time_t rawtime; time(&@H_502_26@rawtime);
    fs << calibrationDate" << asctime(localtime(&@H_502_26@rawtime));
    Mat cameraMatrix = (Mat_<double>(3,3) << 1000,128); line-height:1.5!important">0,128); line-height:1.5!important">320,128); line-height:1.5!important">240,128); line-height:1.5!important">1); //又一种Mat初始化方式
    Mat distCoeffs = (Mat_<5,128); line-height:1.5!important">1) << 0.1,128); line-height:1.5!important">0.01,-0.001,128); line-height:1.5!important">0@H_502_26@);
    fs << cameraMatrix" << cameraMatrix << distCoeffs" <<@H_502_26@ distCoeffs;
    
    features为一个大小为3的向量,其中每个元素由随机数x,y和大小为8的uchar数组组成
    fs << features["@H_502_26@;
    for( int i = 0; i < 3; i++@H_502_26@ )
    {
        int x = rand() % 640@H_502_26@;
        int y = rand() % 480@H_502_26@;
        uchar lbp = rand() % 256@H_502_26@;
        fs << {:x" << x << y" << y << lbp[:"@H_502_26@;
        int j = 0; j < 8; j++@H_502_26@ )
            fs << ((lbp >> j) & 1@H_502_26@);
        fs << ]}"@H_502_26@;
    }
    fs << "@H_502_26@;
    fs.release();

2. FileStorage类读XML/YML文件

FileStorage对存储内容在内存中是以层次的节点组成的，每个节点类型为FileNode，FileNode可以使单个的数值、数组或者一系列FileNode的集合。FileNode又可以看做是一个容器，使用iterator接口可以对该节点内更小单位的内容进行访问，例如访问到上面存储的文件中"features"的内容。步骤与写文件类似：

• 新建FileStorage对象，以FileStorage::READ 方式打开一个已经存在的文件

• 使用FileStorage::operator []()函数对文件进行读取，或者使用FileNode和FileNodeIterator

• 使用FileStorage::release()对文件进行关闭

方式一: []操作符 int frameCount = (int)fs["@H_502_26@]; 方式二: FileNode::operator >>() string@H_502_26@ date; fs["] >>@H_502_26@ date; Mat cameraMatrix2,distCoeffs2; fs["] >>@H_502_26@ cameraMatrix2; fs["] >>@H_502_26@ distCoeffs2; 注意FileNodeIterator的使用,似乎只能用一维数组去读取里面所有的数据 FileNode features = fs["@H_502_26@]; FileNodeIterator it = features.begin(),it_end =@H_502_26@ features.end(); int idx = 0@H_502_26@; std::vector<uchar>@H_502_26@ lbpval; for( ; it != it_end; ++it,idx++@H_502_26@ ) { cout << feature #" << idx << : "@H_502_26@; cout << x=" << (int)(*it)["] << ,y="@H_502_26@; (*it)["] >> lbpval; 直接读出一维向量 0; i < (int)lbpval.size(); i++@H_502_26@ ) cout << " int@H_502_26@)lbpval[i]; cout << )" <<@H_502_26@ endl; } fs.release();

@H_502_26@

@H_502_26@http://blog.csdn.net/jarvischu/article/details/8481510