• Ubuntu18.04下opencv基础操作(打开图片及视频)



    一、认识opencv

    开源计算机视觉(OpenCV)是一个主要针对实时计算机视觉的编程函数库。
    OpenCV的应用领域包括:

    • 2D和3D功能工具包
    • 运动估计
    • 面部识别系统
    • 手势识别
    • 人机交互
    • 移动机器人
    • 动作理解
    • 物体识别
    • 分割和识别
    • 实体影像立体视觉:来自两个摄像机的深度感知
    • 运动中的结构(SFM)
    • 运动跟踪
    • 增强现实

    为了支持上述一些领域,OpenCV包括一个统计机器学习库,其中包含:

    • 提升(Boosting)
    • 决策树学习
    • 梯度提升树
    • 期望最大化算法
    • k最近邻算法
    • 朴素贝叶斯分类器
    • 人工神经网络
    • 随机森林
    • 支持向量机(SVM)
    • 深层神经网络(DNN)

    一、编写一个打开图片进行特效显示的代码

    代码编写:

    首先创建一个代码存放文件夹 code ,然后进入文件夹中,创建一个test1.cpp文件

    mkdir code
    cd code
    touch test1.cpp
    
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    在这里插入图片描述

    将下面的代码复制粘贴进去。
    test1.cpp:

    #include 
    #include 
    using namespace cv;
    using namespace std;
    int main(int argc, char** argv)
    {
    	CvPoint center;
        double scale = -3; 
    
    	IplImage* image = cvLoadImage("lena.jpg");
    	argc == 2? cvLoadImage(argv[1]) : 0;
    	
    	cvShowImage("Image", image);
    	
    	
    	if (!image) return -1; 	center = cvPoint(image->width / 2, image->height / 2);
    	for (int i = 0;i<image->height;i++)
    		for (int j = 0;j<image->width;j++) {
    			double dx = (double)(j - center.x) / center.x;
    			double dy = (double)(i - center.y) / center.y;
    			double weight = exp((dx*dx + dy*dy)*scale);
    			uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image, uchar, i, j * 3);
    			ptr[0] = cvRound(ptr[0] * weight);
    			ptr[1] = cvRound(ptr[1] * weight);
    			ptr[2] = cvRound(ptr[2] * weight);
    		}
    
    	Mat src;Mat dst;
    	src = cvarrToMat(image);
    	cv::imwrite("test.png", src);
    
        cvNamedWindow("test",1);  	imshow("test", src);
    	 cvWaitKey();
    	 return 0;
    }
    
    
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    编译文件:

    执行以下命令:

    gcc test1.cpp -o test1 `pkg-config --cflags --libs opencv`
    
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    gcc编译器:gcc + 文件名 + -o + 输出文件流名称 +` 支持包

    在这里插入图片描述
    在用同文件夹下准备一张图片,文件名为:lena.jpg
    在这里插入图片描述

    输出结果:

    执行以下命令:

    ./test1
    
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    可以看到由 lena.jpg 生成了一个 test.png ,呈现的效果不同了。
    在这里插入图片描述

    二、使用opencv库编写打开摄像头压缩视频的程序

    2.1 虚拟机获取摄像头权限

    使用快捷键 Win + R ,输入 services.msc ,并回车。

    在这里插入图片描述

    找到 VMware USB Arbitration S… 服务,确保启动了。
    在这里插入图片描述

    点击 “ 虚拟机 ” ,然后点击 “ 设置(S)… ”,选择 “ USB控制器 ” ,将 “ USB兼容性 ” 设置为 “ USB 3.0 ” ,并点击确定。

    在这里插入图片描述
    选择 “ 虚拟机 ” ,再选择 “ 可移动设备 ” ,再选择 “ Quanta USB2.0 VGA UVC WebCam ” ,最后点击 “ 连接 ” ,再弹出的窗口内点击 “ 确定 ” 。

    虚拟机右下角这个摄像头图标有个小绿点,则连接成功。
    在这里插入图片描述

    2.2 播放视频

    创建一个 test2.cpp 文件。

    将以下代码复制粘贴进去。
    test2.cpp:

    #include 
    using namespace cv;
    int main()
    {
    	//从摄像头读取视频
    	VideoCapture capture("man.mp4");
    	//循环显示每一帧
    	while(1){
    		Mat frame;//定义一个Mat变量,用于存储每一帧的图像
    		capture >> frame;//读取当前帧
    		if(frame.empty())//播放完毕,退出
    			break;
    		imshow("读取视频帧",frame);//显示当前帧
    		waitKey(30);//掩饰30ms
    	}
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    
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    代码讲解:

    • 如果语句:VideoCapture capture(0),后面的参数设置为 0 ,则从摄像头读取视频并循环显示每一帧;如果设置为一个视频的文件名,比如:man.mp4 ,则会将视频读取并循环显示每一帧。
    • while 循环体中的 Mat 数据结构其实是一个点阵,对应图像上的每一个点,点的集合形成了一帧图像,有关 Mat 详解请看:OpenCV中Mat数据结构
    • 语句:waitKey(30) ,中的参数单位是 ms 毫秒,也就是每一帧间隔 30 ms ,该语句时不能删除的,否则会执行错误,无法播放视频或录制视频。

    准备一个小视频,我这里准备了 man.mp4 。

    编译 test2.cpp 文件。

    g++ test2.cpp -o test2 `pkg-config --cflags --libs opencv`
    
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    输出结果。

    ./test2
    
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    运行结果:
    在这里插入图片描述

    2.3 录制视频

    创建一个 test3.cpp 。

    复制粘贴一下代码。
    test3.cpp:

    /*********************************************************************
    打开电脑摄像头,空格控制视频录制,ESC退出并保存视频RecordVideo.avi
    *********************************************************************/
    #include
    #include 
    #include
    #include
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	//打开电脑摄像头
    	VideoCapture cap(0);
    	if (!cap.isOpened())
    	{
    		cout << "error" << endl;
    		waitKey(0);
    		return 0;
    	}
    
    	//获得cap的分辨率
    	int w = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
    	int h = static_cast<int>(cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
    	Size videoSize(w, h);
    	VideoWriter writer("RecordVideo.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25, videoSize);
    	
    	Mat frame;
    	int key;//记录键盘按键
    	char startOrStop = 1;//0  开始录制视频; 1 结束录制视频
    	char flag = 0;//正在录制标志 0-不在录制; 1-正在录制
    
    	while (1)
    	{
    		cap >> frame;
    		key = waitKey(100);
    		if (key == 32)//按下空格开始录制、暂停录制   可以来回切换
    		{
    			startOrStop = 1 - startOrStop;
    			if (startOrStop == 0)
    			{
    				flag = 1;
    			}
    		}
    		if (key == 27)//按下ESC退出整个程序,保存视频文件到磁盘
    		{
    			break;
    		}
    
    		if (startOrStop == 0 && flag==1)
    		{
    			writer << frame;
    			cout << "recording" << endl;
    		}
    		else if (startOrStop == 1)
    		{
    			flag = 0;
    			cout << "end recording" << endl;
    			
    		}
    		imshow("picture", frame);
    	}
    	cap.release();
    	writer.release();
    	destroyAllWindows();
    	return 0;
    }
    
    
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    编译 test3.cpp 文件。

    g++ test3.cpp -o test3 `pkg-config --cflags --libs opencv`
    
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    输出结果。

    ./test3
    
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    生成了一个 .avi 文件,并不断生成帧。

    在这里插入图片描述

    至此,OpenCV的安装和使用就大功告成了,OpenCV 的许多功能可以百度一下。

    三、总结

    在Ubuntu下安装OpenCV,确实大麻烦了,各种步骤繁杂,而 OpenCV 的使用确实有意思,可以应用在许多领域,比如人脸识别、摄像监控等等。

    四、参考资料

    opencv使用示例

    在Ubuntu18.04上安装opencv 3.4.1

    【嵌入式】Windows10&Ubantu16.04&树莓派3B+安装opencv教程

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_68811361/article/details/136673994