OpenCV2学习笔记之视频流读取与处理

更新时间：2022年01月09日 09:34:27 作者：Herbert_Zero

为OpenCV是搞计算机视觉必须要掌握的基础,这篇文章主要给大家介绍了关于OpenCV2学习笔记之视频流读取与处理的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

前言

由于项目需要，计划实现九路视频拼接，因此必须熟悉OpenCV对视频序列的处理。视频信号处理是图像处理的一个延伸，所谓的视频序列是由按一定顺序进行排放的图像组成，即帧(Frame)。在这里，主要记录下如何使用Qt+OpenCV读取视频中的每一帧，之后，在这基础上将一些图像处理的算法运用到每一帧上（如使用Canny算子检测视频中的边缘）。

一. 读取视频序列

OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧，如果只是单单想读取某个视频，你只需要创建一个cv::VideoCapture实例，然后在循环中提取每一帧。新建一个Qt控制台项目，直接在main函数添加：

#include <QCoreApplication>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <QDebug>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    // 读取视频流
    cv::VideoCapture capture("e:/BrokeGirls.mkv");
    // 检测视频是否读取成功
    if (!capture.isOpened())
    {
        qDebug() << "No Input Image";
        return 1;
    }

    // 获取图像帧率
    double rate= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
    bool stop(false);
    cv::Mat frame; // 当前视频帧
    cv::namedWindow("Extracted Frame");

    // 每一帧之间的延迟
    int delay= 1000/rate;

    // 遍历每一帧
    while (!stop)
    {
        // 尝试读取下一帧
        if (!capture.read(frame))
            break;
        cv::imshow("Extracted Frame",frame);
        // 引入延迟
        if (cv::waitKey(delay)>=0)
                stop= true;
    }
        return a.exec();
}

（注意：要正确打开视频文件，计算机中必须安装有对应的解码器，否则cv::VideoCapture无法理解视频格式！）运行后，将出现一个窗口，播放选定的视频（需要在创建cv::VideoCapture对象时指定视频的文件名）。

这里写图片描述

二. 处理视频帧

为了对视频的每一帧进行处理，这里创建自己的类VideoProcessor，其中封装了OpenCV的视频获取框架，该类允许我们指定每帧调用的处理函数。

首先，我们希望指定一个回调处理函数，每一帧中都将调用它。该函数接受一个cv::Mat对象，并输出处理后的cv::Mat对象，其函数签名如下：

void processFrame(cv::Mat& img, cv::Mat& out);

作为这样一个处理函数的例子，以下的Canny函数计算图像的边缘，使用时直接添加在mian文件中即可：

    // 对视频的每帧做Canny算子边缘检测
void canny(cv::Mat& img, cv::Mat& out) 
{
    // 先要把每帧图像转化为灰度图
    cv::cvtColor(img,out,CV_BGR2GRAY);
    // 调用Canny函数
    cv::Canny(out,out,100,200);
    // 对像素进行翻转
    cv::threshold(out,out,128,255,cv::THRESH_BINARY_INV);
}

现在我们需要创建一个VideoProcessor类，用来部署视频处理模块。而在此之前，需要先另外创建一个类，即VideoProcessor内部使用的帧处理类。这是因为在面向对象的上下文中，更适合使用帧处理类而不是一个帧处理函数，而使用类可以给程序员在涉及算法方面有更多的灵活度（书上介绍的）。将这个内部帧处理类命名为FrameProcessor，其定义如下：

#ifndef FRAMEPROCESSOR_H
#define FRAMEPROCESSOR_H
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

class FrameProcessor
{
public:
    virtual void process(cv:: Mat &input, cv:: Mat &output)= 0;
};

#endif // FRAMEPROCESSOR_H

现在可以开始定义VideoProcessor类了，以下为videoprocessor.h中的内容：

#ifndef VIDEOPROCESSOR_H
#define VIDEOPROCESSOR_H
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <QDebug>
#include "frameprocessor.h"

class VideoProcessor
{
  private:
      // 创建视频捕获对象
      cv::VideoCapture capture;
      // 每帧调用的回调函数
      void (*process)(cv::Mat&, cv::Mat&);
      // FrameProcessor接口
      FrameProcessor *frameProcessor;
      // 确定是否调用回调函数的bool信号
      bool callIt;
      // 输入窗口的名称
      std::string windowNameInput;
      // 输出窗口的名称
      std::string windowNameOutput;
      // 延迟
      int delay;
      // 已处理的帧数
      long fnumber;
      // 在该帧停止
      long frameToStop;
      // 是否停止处理
      bool stop;

      // 当输入图像序列存储在不同文件中时，可使用以下设置
      // 把图像文件名的数组作为输入
      std::vector<std::string> images;
      // 图像向量的迭加器
      std::vector<std::string>::const_iterator itImg;

      // 得到下一帧
      // 可能来自：视频文件或摄像头
      bool readNextFrame(cv::Mat &frame)
      {
          if (images.size()==0)
              return capture.read(frame);
          else {

              if (itImg != images.end())
              {
                  frame= cv::imread(*itImg);
                  itImg++;
                  return frame.data != 0;
              }
          }
      }

public:

      // 默认设置 digits(0), frameToStop(-1),
      VideoProcessor() : callIt(false), delay(-1),
          fnumber(0), stop(false),
          process(0), frameProcessor(0) {}

      // 创建输入窗口
      void displayInput(std::string wt);
      // 创建输出窗口
      void displayOutput(std::string wn);
      // 不再显示处理后的帧
      void dontDisplay();

      // 以下三个函数设置输入的图像向量
      bool setInput(std::string filename);
      // 若输入为摄像头，设置ID
      bool setInput(int id);
      // 若输入为一组图像序列时，应用该函数
      bool setInput(const std::vector<std::string>& imgs);

      // 设置帧之间的延迟
      // 0意味着在每一帧都等待按键响应
      // 负数意味着没有延迟
      void setDelay(int d);

      // 返回图像的帧率
      double getFrameRate();

      // 需要调用回调函数
      void callProcess();

      // 不需要调用回调函数
      void dontCallProcess();

      // 设置FrameProcessor实例
      void setFrameProcessor(FrameProcessor* frameProcessorPtr);

      // 设置回调函数
      void setFrameProcessor(void (*frameProcessingCallback)(cv::Mat&, cv::Mat&));

      // 停止运行
      void stopIt();

      // 判断是否已经停止
      bool isStopped();

      // 是否开始了捕获设备？
      bool isOpened();

      // 返回下一帧的帧数
      long getFrameNumber();

      // 该函数获取并处理视频帧
      void run();

};

#endif // VIDEOPROCESSOR_H

然后，在videoprocessor.cpp中定义各个函数的功能：

#include "videoprocessor.h"

// 创建输入窗口
void VideoProcessor::displayInput(std::string wt)
{
    windowNameInput= wt;
    cv::namedWindow(windowNameInput);
}

// 创建输出窗口
void VideoProcessor::displayOutput(std::string wn)
{
    windowNameOutput= wn;
    cv::namedWindow(windowNameOutput);
}

// 不再显示处理后的帧
void VideoProcessor::dontDisplay()
{
    cv::destroyWindow(windowNameInput);
    cv::destroyWindow(windowNameOutput);
    windowNameInput.clear();
    windowNameOutput.clear();
}

// 设置输入的图像向量
bool VideoProcessor::setInput(std::string filename)
{
  fnumber= 0;
  // 释放之前打开过的视频资源
  capture.release();
  images.clear();

  // 打开视频
  return capture.open(filename);
}

// 若输入为摄像头，设置ID
bool VideoProcessor::setInput(int id)
{
  fnumber= 0;
  // 释放之前打开过的视频资源
  capture.release();
  images.clear();

  // 打开视频文件
  return capture.open(id);
}

// 若输入为一组图像序列时，应用该函数
bool VideoProcessor::setInput(const std::vector<std::string>& imgs)
{
  fnumber= 0;
  // 释放之前打开过的视频资源
  capture.release();

  // 输入将是该图像的向量
  images= imgs;
  itImg= images.begin();

  return true;
}

// 设置帧之间的延迟
// 0意味着在每一帧都等待按键响应
// 负数意味着没有延迟
void VideoProcessor::setDelay(int d)
{
    delay= d;
}

// 返回图像的帧率
double VideoProcessor::getFrameRate()
{
    if (images.size()!=0) return 0;
    double r= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
    return r;
}

// 需要调用回调函数
void VideoProcessor::callProcess()
{
    callIt= true;
}

// 不需要调用回调函数
void VideoProcessor::dontCallProcess()
{
    callIt= false;
}

// 设置FrameProcessor实例
void VideoProcessor::setFrameProcessor(FrameProcessor* frameProcessorPtr)
{
    // 使回调函数无效化
    process= 0;
    // 重新设置FrameProcessor实例
    frameProcessor= frameProcessorPtr;
    callProcess();
}

// 设置回调函数
void VideoProcessor::setFrameProcessor(void (*frameProcessingCallback)(cv::Mat&, cv::Mat&))
{
    // 使FrameProcessor实例无效化
    frameProcessor= 0;
    // 重新设置回调函数
    process= frameProcessingCallback;
    callProcess();
}

// 以下函数表示视频的读取状态
// 停止运行
void VideoProcessor::stopIt()
{
    stop= true;
}

// 判断是否已经停止
bool VideoProcessor::isStopped()
{
    return stop;
}

// 是否开始了捕获设备？
bool VideoProcessor::isOpened()
{
    return capture.isOpened() || !images.empty();
}

// 返回下一帧的帧数
long VideoProcessor::getFrameNumber()
{
  if (images.size()==0)
  {
      // 得到捕获设备的信息
      long f= static_cast<long>(capture.get(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES));
      return f;

  }
  else // 当输入来自一组图像序列时的情况
  {
      return static_cast<long>(itImg-images.begin());
  }
}

// 该函数获取并处理视频帧
void VideoProcessor::run()
{
    // 当前帧
    cv::Mat frame;
    // 输出帧
    cv::Mat output;

    // 打开失败时
    if (!isOpened())
    {
        qDebug() << "Error!";
        return;
    }
    stop= false;
    while (!isStopped())
    {
        // 读取下一帧
        if (!readNextFrame(frame))
            break;
        // 显示输出帧
        if (windowNameInput.length()!=0)
            cv::imshow(windowNameInput,frame);
        // 调用处理函数
        if (callIt)
        {
          // 处理当前帧
          if (process)
              process(frame, output);
          else if (frameProcessor)
              frameProcessor->process(frame,output);
          // 增加帧数
          fnumber++;
        }
        else
        {
          output= frame;
        }
        // 显示输出帧
        if (windowNameOutput.length()!=0)
            cv::imshow(windowNameOutput,output);
        // 引入延迟
        if (delay>=0 && cv::waitKey(delay)>=0)
          stopIt();
        // 检查是否需要停止运行
        if (frameToStop>=0 && getFrameNumber()==frameToStop)
            stopIt();
    }
}

定义好视频处理类，它将与一个回调函数相关联。使用该类，可以创建一个实例，指定输入的视频文件，绑定回调函数，然后开始对每一帧进行处理，要调用这个视频处理类，只需在main函数中添加：

    // 定义一个视频处理类处理视频帧
    // 首先创建实例
    VideoProcessor processor;
    // 打开视频文件
    processor.setInput("e:/BrokeGirls.mkv");
    // 声明显示窗口
    // 分别为输入和输出视频
    processor.displayInput("Input Video");
    processor.displayOutput("Output Video");
    // 以原始帧率播放视频
    processor.setDelay(1000./processor.getFrameRate());
    // 设置处理回调函数
    processor.setFrameProcessor(canny);
    // 开始帧处理过程
    processor.run();
    cv::waitKey();

效果：

这里写图片描述

OpenCV:打开摄像头获取视频流

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

//【1】从摄像头读入视频

    VideoCapture capture(1);

    if (!capture.isOpened())

{

cout<< "open camera fail ..." << endl;

        return -1;

    }

capture.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);

    capture.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);

    char filename[200];

    int count =0;

    //【2】循环显示每一帧

    Mat frame;  //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像

    char key;

    while (true)

{

//读入图像

        capture>> frame;  //读取当前帧

        key = waitKey(20);

        if(key ==27)//esc键退出

            break;

        if(key ==32)//空格键保存图像

        {

sprintf(filename, "Picture_%d.png", ++count);

            imwrite(filename, frame);//

            namedWindow("[frame]", WINDOW_NORMAL);

            imshow("[frame]",frame);

        }

imshow("image", frame);  //显示当前帧

    }

return 0;

}

总结

到此这篇关于OpenCV2学习笔记之视频流读取与处理的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV视频流读取与处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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