opencv从磁盘加载一张图片非常简单，通过cv::imread即可，代码如下：
cv::Mat src_mat = cv::imread("1.jpg"); //读取图片1.jpg，imread会将图片内容解码成yuv或rgb存放到Mat对象
cv::Mat dst_mat = src_mat(cv::Rect(100, 100, 1600, 900)); //获取图片固定区域的内容
std::vector<uchar> jpg_buff;
bool ret = cv::imencode(".jpg", dst_mat, jpg_buff);//对固定区域的内容重新进行jpg编码，生成jpg图片，存入jpg_buff
FILE *file = fopen("2.jpg", "wb");
if (file != nullptr) {
fwrite(jpg_buff.data(), 1, jpg_buff.size(), file); //将jpg图片写入内存
fclose(file);
}
然而，很多情况，程序需要从内存中加载图片，例如通过网络上传的图片。很显然，这样的图片不能写入磁盘，然后再通过cv::imread读取，效率太低了。因此，需要从内存直接加载。然后通过cv::imdecode将图片解码成cv::Mat，代码如下：
FILE *file = fopen("1.jpg", "rb");
uchar *mem_pic = nullptr;
long size = 0;
if (file != nullptr) {
fseek(file, 0, SEEK_END);
size = ftell(file);
fseek(file, 0, SEEK_SET);
mem_pic = new uchar[size];
fread(mem_pic, 1, size, file);
fclose(file);
}
cv::_InputArray pic_arr(mem_pic, size);
cv::Mat src_mat = cv::imdecode(pic_arr, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
cv::Mat dst_src = src_mat(cv::Rect(100, 100, 1600, 900));
std::vector<uchar> pic_buff;
bool ret = cv::imencode(".jpg", dst_src, pic_buff);
file = fopen("3.jpg", "wb");
if (file != nullptr) {
fwrite(pic_buff.data(), 1, pic_buff.size(), file);
fclose(file);
}
cv::_Array还可以使用std::vector代替，代码如下：
FILE *file = fopen("1.jpg", "rb");
uchar *mem_pic = nullptr;
long size = 0;
if (file != nullptr) {
fseek(file, 0, SEEK_END);
size = ftell(file);
fseek(file, 0, SEEK_SET);
mem_pic = new uchar[size];
fread(mem_pic, 1, size, file);
fclose(file);
}
//cv::_InputArray pic_arr(mem_pic, size);
std::vector<uchar> pic_vec(mem_pic, mem_pic + size);
cv::Mat src_mat = cv::imdecode(pic_vec, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
cv::Mat dst_src = src_mat(cv::Rect(200, 200, 400, 225));
std::vector<uchar> pic_buff;
bool ret = cv::imencode(".jpg", dst_src, pic_buff);
file = fopen("3.jpg", "wb");
if (file != nullptr) {
fwrite(pic_buff.data(), 1, pic_buff.size(), file);
fclose(file);
}
