1．CSV文件格式简介

   逗号分隔值（Comma-SeparatedValues，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。

   CSV文件格式的通用标准并不存在，但是在RFC4180中有基础性的描述。使用的字符编码同样没有被指定，但是7-bitASCII是最基本的通用编码。

   一般情况下，CSV文件格式规则如下：

   1. 开头是不留空，以行为单位。

   2. 可含或不含列名，含列名则居文件第一行。

   3.  一行数据不跨行，无空行。

   4. 以半角逗号（即,）作分隔符，列为空也要表达其存在。

   5. 列内容如存在半角逗号（即,）则用半角双引号（即""）将该字段值包含起来。

   6. 列内容如存在半角引号（即"）则应替换成半角双引号（""）转义，并用半角引号（即""）将该字段值包含起来。

   7. 文件读写时引号，逗号操作规则互逆。

   8. 内码格式不限，可为ASCII、Unicode或者其他。

   9. 不支持特殊字符

2.Mat矩阵数据存储到CSV文件中

  博文“C++读写CSV文件”提出了一种CSV文件的读取遍历算法和写入算法，http://www.cnblogs.com/snake-hand/p/3170483.html，并利用C++实现了对CSV文件的读、写操作。

   本文结合OpenCV的CSV风格格式化输出与流缓冲重定向，比较巧妙地实现了“将Mat矩阵数据存储到CSV文件”功能。

代码如下：

//保存cout流缓冲区指针

    streambuf*coutBuf=cout.rdbuf();

    fstreammatData("E:\\Test\\data\\fire_2.csv",ios::out|ios::trunc);

    if(!matData){

        cerr<<"Fileopenorcreateerror!"<

        exit(1);

    }

    //获取文件fire.csv的流缓冲区指针

    streambuf*fileBuf=matData.rdbuf();

    //设置cout流缓冲区指针为文件的流缓冲区指针

    cout.rdbuf(fileBuf);

    cout<

    matData.flush();

    matData.close();

    //恢复cout原来的流缓冲区指针

    cout.rdbuf(coutBuf);

测试结果：

3．从CSV文件读取数据到Mat矩阵

   以下代码为我自己写的read_csv函数，实现了从CSV文件读取数据到Mat矩阵中的功能。

/**

*函数功能：将csv文件数据提取到Mat类型矩阵中

*输入：filepath文件路径数组指针；img_sizeMat类型数据的Size；img_typeMat类型数据的类型(32FC1)

*返回值：Mat矩阵

*/

Matread_csv(constchar*filepath,Sizeimg_size,intimg_type)

{

    Matimage;

    image.create(img_size,img_type);

    stringpixel;

    ifstreamfile(filepath,ifstream::in);

    if(!file)

        cout<<"CSVreadfail"<

    intnl=image.rows;//numberoflines

    intnc=image.cols;//numberofcolumns

    inteolElem=image.cols-1;        //每行最后一个元素的下标

    intelemCount=0;

    if(image.isContinuous())

    {

        nc=nc*nl;//thennopaddedpixels

        nl=1;        //itisnowa1Darray

    }

    for(inti=0;i

    {

        float*data=(float*)image.ptr(i);

        for(intj=0;j

        {

            if(elemCount==eolElem){

                getline(file,pixel,'');                //任意地读入，直到读到delim字符'',delim字符不会被放入buffer中

                data[j]=(float)atof(pixel.c_str());    //将字符串str转换成一个双精度数值并返回结果

                elemCount=0;                            //计数器置零

            }

            else{

                getline(file,pixel,',');                //任意地读入，直到读到delim字符','delim字符不会被放入buffer中

                data[j]=(float)atof(pixel.c_str());    //将字符串str转换成一个双精度数值并返回结果

                elemCount++;

            }

        }

    }

    returnimage;

}

测试结果：

注意事项：

  注意每一个记录结束时以’’结尾，而非’,’因此需要特别处理。

OpenCV 的实现：

   在我调用read_csv函数时，发现OpenCV已经有实现类似功能的函数：intCvMLData::read_csv(constchar*filename)。利用CMake编译OpenCV，点击鼠标右键->转到定义可以方便查看opencv的源代码。（具体方法见以下链接博文）http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/43780533

实现一：

   例程FisherfacesinOpenCV中的read_csv函数

staticvoidread_csv(conststring&filename,vector&images,vector&labels,charseparator=';'){

std::ifstreamfile(filename.c_str(),ifstream::in);

if(!file){

stringerror_message="Novalidinputfilewasgiven,pleasecheckthegivenfilename.";

CV_Error(CV_StsBadArg,error_message);

}

stringline,path,classlabel;

while(getline(file,line)){

stringstreamliness(line);

getline(liness,path,separator);

getline(liness,classlabel);

if(!path.empty()&&!classlabel.empty()){

images.push_back(imread(path,0));

labels.push_back(atoi(classlabel.c_str()));

}

}

}

实现二：intCvMLData::read_csv(constchar*filename)

intCvMLData::read_csv(constchar*filename)

{

constintM=1000000;

constcharstr_delimiter[3]={'',delimiter,'\0'};

FILE*file=0;

CvMemStorage*storage;

CvSeq*seq;

char*ptr;

float*el_ptr;

CvSeqReaderreader;

intcols_count=0;

uchar*var_types_ptr=0;

clear();

file=fopen(filename,"rt");

if(!file)

return-1;

//readthefirstlineanddeterminethenumberofvariables

std::vector_buf(M);

char*buf=&_buf[0];

if(!fgets_chomp(buf,M,file))

{

fclose(file);

return-1;

}

ptr=buf;

while(*ptr=='')

ptr++;

for(;*ptr!='\0';)

{

if(*ptr==delimiter||*ptr=='')

{

cols_count++;

ptr++;

while(*ptr=='')ptr++;

}

else

ptr++;

}

cols_count++;

if(cols_count==0)

{

fclose(file);

return-1;

}

//createtemporarymemorystoragetostorethewholedatabase

el_ptr=newfloat[cols_count];

storage=cvCreateMemStorage();

seq=cvCreateSeq(0,sizeof(*seq),cols_count*sizeof(float),storage);

var_types=cvCreateMat(1,cols_count,CV_8U);

cvZero(var_types);

var_types_ptr=var_types->data.ptr;

for(;;)

{

char*token=NULL;

inttype;

token=strtok(buf,str_delimiter);

if(!token)

break;

for(inti=0;i

{

str_to_flt_elem(token,el_ptr[i],type);

var_types_ptr[i]|=type;

token=strtok(NULL,str_delimiter);

if(!token)

{

fclose(file);

delete[]el_ptr;

return-1;

}

}

str_to_flt_elem(token,el_ptr[cols_count-1],type);

var_types_ptr[cols_count-1]|=type;

cvSeqPush(seq,el_ptr);

if(!fgets_chomp(buf,M,file))

break;

}

fclose(file);

values=cvCreateMat(seq->total,cols_count,CV_32FC1);

missing=cvCreateMat(seq->total,cols_count,CV_8U);

var_idx_mask=cvCreateMat(1,values->cols,CV_8UC1);

cvSet(var_idx_mask,cvRealScalar(1));

train_sample_count=seq->total;

cvStartReadSeq(seq,&reader);

for(inti=0;itotal;i++)

{

constfloat*sdata=(float*)reader.ptr;

float*ddata=values->data.fl+cols_count*i;

uchar*dm=missing->data.ptr+cols_count*i;

for(intj=0;j

{

ddata[j]=sdata[j];

dm[j]=(fabs(MISS_VAL-sdata[j])<=FLT_EPSILON);

}

CV_NEXT_SEQ_ELEM(seq->elem_size,reader);

}

if(cvNorm(missing,0,CV_L1)<=FLT_EPSILON)

cvReleaseMat(&missing);

cvReleaseMemStorage(&storage);

delete[]el_ptr;

return0;

}