opencv摄像头gpu opencv摄像头跳帧读取

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mob64ca14147fe3 2024-03-19 17:04:03

文章标签 opencv摄像头gpu 默认值 ide 数组 文章分类 计算机视觉人工智能

一.

1.OpenCV读取视频并跳帧保存为图片

二.

1.opencv 读取视频 VideoCapture类

（1）VideoCapture类的构造函数：
VideoCapture::VideoCapture(const string& filename) // filename – 打开的视频文件名。

VideoCapture::VideoCapture(int device) // device – 打开的视频捕获设备id ，如果只有一个摄像头可以填0，表示打开默认的摄像头。

(2) capture.open("dog.avi"); // 打开一个视频文件或者打开一个捕获视频的设备（也就是摄像头）

(3) capture.release(); // 关闭视频文件或者摄像头。

#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    VideoCapture capture("1.avi")；   //读入视频
    //  如果要读取摄像头，只需该这一句，其余都一样
    //  改为：  VideoCapture capture(0)；

    while(1)  //循环显示每一帧
    {
        Mat frame; //定义一个mat变量，储存每一帧图像
        capture>>frame; //读取当前帧
        imshow（“读取视频”，frame）; //显示当前帧
        waitkey(30);  //延时30秒
    }    
    return 0;
}

2.Mat类：用来保存图像和其他矩阵数据的数据结构

eg; Mat srcimage=imread("1.jpg"); //把“1.jpg”的图像载入到Mat类的一个变量srcimage中

3.imread() 图像的载入

imshow(name,"1.jpg") 图像的显示

imwrite(“name.jpg”,image) 输出图像到文件 //生成了一个图像image，把它保存为"name.jpg”文件

4.namedWindow(name,flags) 创建窗口

5 . 定义二维点 point2f p(2,3)

三维点 point3f p(2,3,4)

基于mat类的vector的： vector<float> v; v.push_back(3),.......

基于c++的vector:

vector<point2f> points(20);
for(size_t i=0;i<points.size();++i)
points[i]=point2f((float)(i*5),(float)(i%7);
cout<<points;

6. point类

Scalar类：颜色如RGB三原色表示 Scalar(a,b,c) c,b,a分别为红绿蓝分量

Size类：尺寸常用表宽度和高度 Size(5,5)

Rect类：矩形成员变量有x,y,width,height

area()返回矩形面积， contains(Point)判断点是否在矩形内 inside(Rect)判断矩形是否在矩形内

tl()返回左上角的坐标， br()右下角坐标

矩形交集 rect1 & rect2 并集 rect1 | rect2

矩形平移&缩放

7.cvtColor() 颜色空间转换函数

void cvtColor(input src,output dst,int code ,int datcn=0)

input src 输入图像 output dst 输出图像 int code 颜色转换的标识符，查表最后一个为目标图像的通道数，一般可省略

eg; cvtColor(srcimg,dstimg,COLOR_GRAY2BGR); //opencv3中标识符的CV_全被COLOR_代替

8.滑动条

创建：createTrackbar() int creatTrackbar(trackbar name,winname,int* value, int count, οnchange=0,0)

trackbar name 轨迹条的名字 ,winname 窗口的名字 , int* value, 指针，表示划块的位置 int count 表示滑块可以达到的最大位置 οnchange=0，默认值为0，其实是一个指向回调函数的指针

eg; createTrackbar("对比度"，“效果窗口”，&g_nContrasrtValue ,300,on_change //是一个函数，要自己写)

9.鼠标操作

void SetMouseCallback( conststring&winname,...)

10.LUT函数

11.计时函数

time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();

12.访问图像中的像素

#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include<iostream> 
using namespace std; 
using namespace cv; 

//全局函数声明
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div); 

int main() 
{ 
Mat srcImage = imread("1.jpg"); 

Mat dstImage;  //按原始图像的参数来创建效果图
dstImage.create(srcImage.rows, srcImage.cols, srcImage.type());

//记录起始时间 double time0 = static_cast<double>(getTickCount());

 //调用颜色空间缩减函数 
colorReduce(srcImage, dstImage, 32); 

//计算运行时间并输出 
time0 = ((double)getTickCount() - time0) / getTickFrequency();

 imshow("效果图", dstImage); 

waitKey(0); 
return 0; 
}

// colorReduce函数

// 【方法一】用指针访问像素

void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div) 
{ 
outputImage = inputImage.clone();  //复制参数到临时变量
int rows = outputImage.rows; 
int cols = outputImage.cols*outputImage.channels(); //列数*通道数=每一行元素的个数
for (int i = 0; i < rows; i++)   //行循环
{ 
uchar* data = inputImage.ptr<uchar>(i);  //获取第一行的首地址
 for (int j = 0; j < cols; j++)    //列循环
{ data[j] = data[j] / div*div + div / 2;  //处理每一个像素
 } } }

Mat的成员函数channels()返回图像的通道数灰色图像为1 ，彩色为3

Mat类提供函数ptr可以得到图像任意行的首地址

//  【方法二】用迭代器
void colorReduce(Mat& inputImage, Mat& outputImage, int div) 
{ 
outputImage=inputImage.clone();

//获取迭代器  <vec3b>三通道uchar类型的数组
Mat_<Vec3b>::iterator it=outputImage.begin<vec3b>(); //初始位置的迭代器
Mat_<vec3b>::iterator itend=outputImage.end<vec3b>(); //终止位置位置的迭代器

//存取彩色图像像素
for(;it!+itend;++it)
{  //处理每一个像素
（*it)[0]=(*it)[0]/div*div+div/2;
（*it)[1]=(*it)[0]/div*div+div/2;
（*it)[2]=(*it)[0]/div*div+div/2;
}
}

13.ROI区域图像叠加&混合

ROI：从图像中选取区域

// 【方法一】Rect
Mat imagePOI=image(Rect(500,200,logo.cols,logo.rows))

// 【方法二】range
Mat imageROI=image(Range(250,250+logo.rows),Range(200,200_logo.cols))

线性混合操作：addWeighted() 计算数组加权和函数

void addWeighted(input src1 //加权的第一个数组 ,double alpha //第一个数组权重 ,input src2 //加权的第二个数组 ,double beta //第二个权重 , double gamma // 加到权重总和上的标量值 ,output dst,int dtype=-1 //默认值-1，代表两个数组有相同的深度);

dst=src1[i]*alpha+src2[i]+gamma

bool ROI_LinearBlending()
{
double alphaValue=0.5;
double betaValue;

Mat src2,src3;

// 读取图像，两图像需为同样的类型和尺寸
src2=imread("2.jpg");
src3=imread("3.jpg");
if(!src2.data){print("读取src2错误\n"）;return false;}
if(!src3.data){print("读取src3错误\n"）;return false;}

//定义ROI区域
Mat imageROI;
imageROI=src3(rect(200,250,src2.cols,src2.rows));


// 做图像混合加权操作
betaValue=(1-alphaValue);
addWeight(imageROI,alphaValue,src3,betavalue,0.0,imageROI);

imshow......

return ture;
}

14.分离颜色通道：

void split(input m// 需要分离的多通道数组,output mv// 输出数组或vector);

通道合并：

void merge(input mv //输入要合并的矩阵 ,output dst //输出);

vector<Mat> channels;
Mat imgBlueChannel;
Mat imgGreenChannel;
Mat imgRedChannel;

src1=imread("1.jpg");

split(src1,channels);//分离色彩通道
imgBlueChannel=channels.at(0);     //Mat::at对某个通道（数组）存取
imgGreenChannel=channels.at(1);
imgRedChannel=channels.at(2);

15.图像对比度，亮度值调整

理论依据：g(i,j)=a*f(i,j)+b; f(x)输入，g(x)输出。a增益，控制图像对比度，b偏置，控制图像亮度

// 全局函数声明
static void on_ContrastAndBright(int,void*);
static void ShowHelpText();

//全局变量
int g_nContrastValue; //对比度
int g_nBrightValue; //亮度值
Mat g_src,g_dst;

int main()
{
g_src=imread("1.jpg");
g_dst=Mat::zeros(g_src.size(),g_src.typr());

//设置初值
g_nContrastValue=80; 
g_nBrightValue=80;

nameWindow("效果图窗口"，1)；
createTrackbar("对比度"，“效果图窗口”,& g_nContrastValue,300,on_ContrastAndBright)；
createTrackbar("亮度"，"效果图窗口"，&g_nBrightValue，200，on_ContrastAndBright)；

// 进行回调函数初始化
on_ContrastAndBright（g_nContrastValue，0）；
on_ContrastAndBright（g_nBrightValue，0）；

// 按下“q”键，程序退出
while(char(waitKey(1)!='q'){}
return 0;
}



//on_ContrastAndBright 改变图像对比度和亮度值的回调函数
static void on_ContrastAndBright(int,voud*)
{
nameWindow("原始窗口"，1)；

//三个for循环，执行运算g_dst(i,j)=a*g_src(i,j)+b;

for(int y=0;y<g_src.rows;y++)
{
for(int x=0;x<g_src.cols;x++)
{
g_dst.at<vec3b>(y,x)[c]=saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(g_src.at<vec3b>(y,x)[c])+g_nBrightValue);
}   //image.at<vec3b>(y,x)[c]  y,x 为像素所在的行和列， c为RGB（对应0 1 2）中之一
}
}
imshow...

saturate_cast 由于运算结果可能会溢出，还可能是非整数，用此对结果转换，保证为有效值

a 为对比度取0.0到3.0 但滑动条是整数，所以将g_nContrastValue参数设置为0到300之间，再*0.01

三. 图像处理

1. 方框滤波（box Filter）

void boxFilter(input src, output dst ,int ddepth //输出图像的深度，-1为原图像深度 ,Size ksize //内核的大小，Size(w,h) w为像素宽度，h为像素的高度 ,Point anchor=Point(-1,-1) //锚点，即被平滑的那个点 ,boolnormalizae=true //表示内核是否被归一化 ,int borderType=BORDER_DEFAULT //一般不管)

eg..boxFilter(img,out,-1,size(5,5))

2.均值滤波：boolnormalizae=true 被归一化的方框滤波

void bulr(input src, output dst ,Size ksize //内核的大小，Size(w,h) w为像素宽度，h为像素的高度

Point anchor=Point(-1,-1) //锚点，即被平滑的那个点 int borderType=BORDER_DEFAULT //一般不管)

eg.. blur(img,out,size(7,7))

3.高斯滤波

void GaussianBlur(input src,output dst,Szie ksize //必须为整数或者奇数，或是0，由 sigma算出 , double sigmaX //高斯核函数在X方向上的标准偏差 , double sigmaY=0, intborderType=BORDER_DEFAULT)

eg..GaussianBlur(img,ot,Size(3,3),0,0)

4.中值滤波

void medianBlur(src,dst,int ksize //孔径的线性尺寸，必须是大于1的奇数)

5.双边滤波

void bilaterFilter (src,dst, int d //每个像素邻域的直径 ,double sigmaColor // ,double sigmaSpace // , int borderType=BORDER_DEFAULT)

6.膨胀

void dilate(src,dst, kernel // 膨胀操作的核，一般配合函数getStructuringElement, Point anchor, int iteration=-1// 迭代器的使用次数，默认为1, )

getStructuringElement(内核形状，size 内核尺寸，point 锚点位置)

形状参数：MORPH_RECT 矩形

MORPH_CROSS 交叉形

MORPH_ELLIPSE 椭圆形

Mat element=getStructuringElement(MORPH_RECT,Szize(5,5));
dialte(img,out,element)

7.腐蚀

void erode(src,dst,,kernel,point...)

操作类膨胀

8.开运算：即先腐蚀后膨胀，可以用来消除小物体，在纤细点出分离物体

dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element));

8.闭运算

dst=close(src,element)=erode(dilate(src,element));

9.形态学梯度

dst=

四. 图像变换

1.Canny边缘检测

void Canny(src,rdges // 输出的边缘图像，和原图一样的尺寸和类型 ,double threshold1 //第一个滞后性阀值 ,double threshold2 // 第二个, int apertureSize=3 //默认值3 ,bool...=false )

eg..canny(src,src,3,9,3)

2.sobel算子

void Sobel(src,dst, int ddepth// 图像深度，支持src.depth() , int dx// x上差分阶数 , int dy// y上, int ksize=3,// 默认值3 double scale=1. double delta=0,int border....// 后三个均为默认值)

当内核大小为3时，有较大误差，大多数情况下使用，取[xorder=1,yorder=0,ksize=3]来计算x方向的导数，[xorder=0,yorder=1,ksize=3]来计算y方向上的导数

//创建grad_x,y矩阵
Mat grad_x,grad_y;
Mat abs_grad_x,abs_grad_y,dst;
 
//求x方向上的导数
Sobel(src,grad_x,CV_16S,1,0,3,1,1,BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x,abs_grad_x)；   //转换为8未uchar
imshow("X方向上的Sobel",abs_grad_x);

//求Y方向上的导数
Sobel(src,grad_y,CV_16S,0,1,3,1,1,BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_y,abs_grad_y)；   //转换为8未uchar
imshow("y方向上的Sobel",abs_grad_y);

//合并梯度
addWeighted(abs_grad_x,0.5,abs_grad_y,0.5,0.dst);
imshow("整体方向的Sobel",dst);

waitKey(0);
return 0;
}

3.Laplacian算子：内部调用Sobel算子来计算x,y的导数

void Laplacian(src,dst,int ddepth, int ksize=1//默认值，double scale=1. double delta=0,int border....// 后三个均为默认值)

五. 图像轮廓

1.寻找轮廓 findContours()

void findContours(img, contours// 检测到的轮廓存在这里，每个轮廓储存为一个点向量， hierarchy// 可选的输出向量，int mode, // 轮廓检索模式 int method// 轮廓的近似方法 ,Point offset=Point ()// 默认值)

void drawContours(img, Contours, int ContourIdx // 轮廓绘制的指示变量，负值则绘制所有轮廓 , const Scalsr& color // 轮廓的颜色, int thickness=1// 线条的粗细程度 , int lineType=8, intput hierarchy=noArray(), int maxLevel=TNT_MAX,Point offset=Point ()// 后几个都默认值)

//载入图像，必须以二值图模式载入
Mat src=imread("1.jpg",0);

Mat dst=Mat::  zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3);   //初始化结果图

src=src>119;    //src取大于阀值119的部分

//定义轮廓和层次结构
vector<vector<Point>>Contours;
vector<vec4>hierarchy;

//查找轮廓
findContours(src,contours,hierarchy,RETR_CCOMP,CHAIN_APPROX_SIMPLE);

//遍历所有顶层轮廓
int index=0;
for(;index>=0;index=hierarchy[index][0])
{
Scalar color(rand()&255,rand()&255,rand()&255);
drawContours(dst,contours,index,color,FILLED,8,hierarchy);}

2. 凸包

寻找凸包 void convexHull(points// 输入的二维点集， hull // 调用后找到的凸包，bool clockwise=false //true 为顺时针，false则逆时针 ,bool returnPoints=true// 默认可忽略);

3. 使用多边形将轮廓包围

Rect boundingRect(input Points); //返回指定点集最外面的矩形边界

RotatedRect minAreaRect(input Point); //寻找可旋转的最小面积的包围矩形

void minEnclosingCircle(input points,Point2f&center, //圆的输出圆心 float&radius// 圆的输出半径) //寻找最小包围圆形

void approxPolyDP(input curve //输入的二维点集 ,output approxCurve //多边形逼近的结果 , double epsilon // 逼近的精度, bool closed //如果为真则为封闭曲线 ) //逼近多边形曲线

// 全局变量的声明
Mat g_srcimg;
Mat g_grayimg;
int g_nThresh=50;  //阀值
int g_nMaxThresh=255; //阀值最大值
RNG g_rng(12345); //随机数生成器

//  全局函数的声明
void on_ContoursChange(int ,void*);
static void ShowHelpText();

//得到原图的灰度图像并进行平滑
cvtColor (g_srcimg,g_grayimg,COLOR_BGR2GRAY);
blur(g_grayimg,g_grayimg,Size(3,3));

//创建原始窗口并显示
namedWindow("效果图"，WINDOE——AUTOSIZE); 
imshow("效果图", g_srcimg); 
createTrackbar("阈值 ", "效果图", &g_nThresh, g_nMaxThresh,on_COntoursChange); 

on_COntoursChange(0, 0);
waitKey(0); 
return 0; }

//回调函数 
void on_ContoursChange(int,void*)
{
Mat threshold_output;
vector<vector<Point>>contours;
vector<Vec4>hierarchy;

threshold(g_grayimg,threshold_output,g_nThresh,255,THRESH_BINARY); //使用threshold 检测边缘

findContours(threshold_output,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));     //找出轮廓

//多边形逼近轮廓 + 获取矩形和圆形边界框
vector<vector<Point>>contours_poly(contours.size());
vect<Rect>boundRect(contours.size());
vector<Point2f>center(contours.size());
vector<float>radius(contours.size());

//本程序最核心的操作，一个循环，遍历所有部分
for(unsigned int i=0;i<contours.size();i++)
{
approxPolyDP(Mat(contours[i],contours_poly[i],3,true); //用指定精度逼近多边形曲线
boundRect[i]=boundingRect(Mat(contours_poly[i]));   //最外面的矩形界面
minEnclosingCircle(contours_poly[i],center[i],radius[i]);

//绘制多边形轮廓+包围的矩形框+圆形框
Mat drawing =

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