Video Capture使用示例。读取视频
通过一个读取视频的综合例子来介绍VideoCapture类的一些基本操作:
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { //打开视频文件:其实就是建立一个VideoCapture结构 VideoCapture capture("D:/videos/PetsD2TeC2.avi"); //检测是否正常打开:成功打开时,isOpened返回ture if(!capture.isOpened()) cout<<"fail to open!"<<endl; //获取整个帧数 long totalFrameNumber = capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT); cout<<"整个视频共"<<totalFrameNumber<<"帧"<<endl; //设置开始帧() long frameToStart = 300; capture.set( CV_CAP_PROP_POS_FRAMES,frameToStart); cout<<"从第"<<frameToStart<<"帧开始读"<<endl; //设置结束帧 int frameToStop = 400; if(frameToStop < frameToStart) { cout<<"结束帧小于开始帧,程序错误,即将退出!"<<endl; return -1; } else { cout<<"结束帧为:第"<<frameToStop<<"帧"<<endl; } //获取帧率 double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); cout<<"帧率为:"<<rate<<endl; //定义一个用来控制读取视频循环结束的变量 bool stop = false; //承载每一帧的图像 Mat frame; //显示每一帧的窗口 namedWindow("Extracted frame"); //两帧间的间隔时间: //int delay = 1000/rate; int delay = 1000/rate; //利用while循环读取帧 //currentFrame是在循环体中控制读取到指定的帧后循环结束的变量 long currentFrame = frameToStart; //滤波器的核 int kernel_size = 3; Mat kernel = Mat::ones(kernel_size,kernel_size,CV_32F)/(float)(kernel_size*kernel_size); while(!stop) { //读取下一帧 if(!capture.read(frame)) { cout<<"读取视频失败"<<endl; return -1; } //这里加滤波程序 imshow("Extracted frame",frame); filter2D(frame,frame,-1,kernel); imshow("after filter",frame); cout<<"正在读取第"<<currentFrame<<"帧"<<endl; //waitKey(int delay=0)当delay ≤ 0时会永远等待;当delay>0时会等待delay毫秒 //当时间结束前没有按键按下时,返回值为-1;否则返回按键 int c = waitKey(delay); //按下ESC或者到达指定的结束帧后退出读取视频 if((char) c == 27 || currentFrame > frameToStop) { stop = true; } //按下按键后会停留在当前帧,等待下一次按键 if( c >= 0) { waitKey(0); } currentFrame++; } //关闭视频文件 capture.release(); waitKey(0); return 0; }
注释比较详尽,相信大家都能看得懂,这里再做几点补充:
1. 由于原视频是网络摄像头采集的,所以有很多雪花点,在这里进行了简单的均值滤波处理。
2. 虽然VideoCapture类中有grab(捕获下一帧)和retrieve(对该帧进行解码)操作,但是直接用read比较简单。
3. get函数的功能很强大,可以获取关于视频的大部分信息,具体内容可以查看帮助手册。
4. 为了保证视频播放的流畅性,帧与帧之间加入了时延。这个时延是通过帧率算出来的。
以下是几个小DEMO:
1、打开摄像头并存储视频demo
demo1: 以下程式碼使用电脑的摄像机读取影像,接着及时显示影像,用VideoCapture::get()读取影像的尺寸,waitKey(33)模拟每秒30个frame的效果:
#include <cstdio> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { //打开视频文件:其实就是建立一个VideoCapture结构 VideoCapture video(0); //检测是否正常打开:成功打开时,isOpened返回ture if (!video.isOpened()) { return -1; } //检测视频的大小 Size videoSize = Size((int)video.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), (int)video.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)); //显示没一帧的窗口 namedWindow("video demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE); //承载每一帧的矩阵图像 Mat videoFrame; while(true){ video >> videoFrame; if(videoFrame.empty()){ break; } imshow("video demo", videoFrame); waitKey(33); } return 0; }
demo 2:
#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; void main() { VideoCapture capture(0);//如果是笔记本,0打开的是自带的摄像头,1 打开外接的相机 double rate = 25.0;//视频的帧率 Size videoSize(1280,960); VideoWriter writer("VideoTest.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), rate, videoSize); Mat frame; while (capture.isOpened()) { capture >> frame; writer << frame; imshow("video", frame); if (waitKey(20) == 27)//27是键盘摁下esc时,计算机接收到的ascii码值 { break; } } }
demo 3:用过这个demo,简单易懂
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { cv::VideoCapture capture; capture.open(0);//open 根据编号打开摄像头 std::cout<<"-------------"<<std::endl; if (!capture.isOpened()) { std::cout << "Read video Failed !" << std::endl; return 0; } cv::Mat frame; cv::namedWindow("video test"); int frame_num = 800; for (int i = 0; i < frame_num - 1; ++i) { capture >> frame; //capture.read(frame); imshow("video test", frame); if (cv::waitKey(30) == 'q') { break; } } cv::destroyWindow("video test"); capture.release(); return 0; }
2、打开视频文件demo
demo1:以下代码改为读取avi播放,VideoCapture的建構式改為要讀取的avi檔的檔名:
#include <cstdio> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(){ VideoCapture video("VideoTest.avi"); if (!video.isOpened()){ return -1; } Size videoSize = Size((int)video.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH),(int)video.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)); namedWindow("video demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE); Mat videoFrame; while(true){ video >> videoFrame; if( videoFrame.empty()){ break; } imshow("video demo", videoFrame); waitKey(33); } return 0; }
WaitKey(33)
当前帧被显示后,等待 33毫秒。如果用户触发了一个按键, c会被设置成这个按键的 ASCII码,否则会被设置成 -1。WaitKey(33) 在此处的另外一个作用是,控制帧率。
demo2:打开视频文件并处理
#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void processiamge(Mat &frame) { circle(frame, Point(cvRound(frame.cols / 2), cvRound(frame.rows / 2)), 150, Scalar(0, 0, 255), 2, 8); } int main() { string filename = "1.avi";//打开的视频文件 VideoCapture capture; capture.open(filename); double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);//获取视频文件的帧率 int delay = cvRound(1000.000 / rate); if (!capture.isOpened())//判断是否打开视频文件 { return -1; } else { while (true) { Mat frame; capture >> frame;//读出每一帧的图像 if (frame.empty()) break; imshow("处理前视频", frame); processiamge(frame); imshow("处理后视频", frame); waitKey(delay); } } return 0; }
demo 3:跟调摄像头的demo3一个套路,容易理解
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { cv::VideoCapture capture; capture.open("test.mp4"); std::cout<<"-------------"<<std::endl; if (!capture.isOpened()) { std::cout << "Read video Failed !" << std::endl; return 0; } cv::Mat frame; cv::namedWindow("video test"); capture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT); std::cout << "total frame number is: " << frame_num << std::endl; for (int i = 0; i < frame_num - 1; ++i) { capture >> frame; //capture.read(frame); imshow("video test", frame); if (cv::waitKey(30) == 'q') { break; } } cv::destroyWindow("video test"); capture.release(); return 0; }
结构体 CvCapture
CvCapture 是一个结构体,用来保存图像捕获所需要的信息。 opencv提供两种方式从外部捕获图像:
一种是从摄像头中,
一种是通过解码视频得到图像。
两种方式都必须从第一帧开始一帧一帧的按顺序获取,因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数。
比如从视频文件中获取,需要保存视频文件的文件名,相应的解码器类型,下一次如果要获取将需要解码哪一帧等。 这些信息都保存在CvCapture结构中,每获取一帧后,这些信息都将被更新,获取下一帧需要将新信息传给获取的 api接口
参考文档:
http://monkeycoding.com/?p=649
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68ed8b21010165j3.html
https://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/52221865
带进度条demo
http://lib.csdn.net/article/opencv/30181
https://blog.csdn.net/qq_37764129/article/details/82964997