• OpenCV视频读取播放,视频转换为图片


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    OpenCV视频读取播放,视频转换为图片








    介绍几个有关视频读取的函数:

    VideoCapture::VideoCapture

             VideoCapture能够从文件里或者摄像头中读取视频,这是提供给C++的接口的。C的接口是CvCapture结构。

          

     <span style="white-space:pre">	</span>C++: VideoCapture::VideoCapture(conststring& filename)
            C++: VideoCapture::VideoCapture(int device)

             上面是初始化VideoCapture对象的。第一个是从文件里读取。第二个是从设备中读取,默认设备在这里是0;

    样例:

             

    <span style="white-space:pre">	</span>VideoCapturecapture(“sample.avi”); //读取sample.avi文件
             VideoCapturecapture(0);//假设仅仅有一个摄像头。capture会得到摄像头的视频。

    VideoCapture::Open

             打开视频文件或者视频设备(比如摄像头)。

            C++:bool VideoCapture::open(const string& filename)
             C++:bool VideoCapture::open(int device)

    样例:

       VideoCapturecapture;
       capture.open(“sample.avi”);//这里的两句等效于上面的VideoCapturecapture(“sample.avi”),capture.open(0);是一样的

    注意:

             上面的视频文件打开,用完后,最好调用capture.release();来关闭刚刚打开的文件

    VideoCapture::release

             C++: void VideoCapture::release()

             调用该方法关闭刚刚打开的文件。

    VideoCapture::isOpened

             推断视频是否被打开。

             C++:bool VideoCapture::open(const string& filename)
             C++:bool VideoCapture::open(int device)

             成功打开,返回ture;否则false;

    VideoCapture::grab

             从视频文件里或者设备中获取下一帧。

             C++:bool VideoCapture::grab()

             该方法成功调用返回ture。主要用于多摄像头情况下,特别当那些摄像头没有实现硬件同步。

    grab之后,须要调用retrive对获取的帧进行解码。


    VideoCapture::retrieve

     <span style="white-space:pre">	</span>C++:bool VideoCapture::retrieve(Mat& image, int channel=0)

             对grab()得到的帧进行解码。

    VideoCapture::read

             获取,解码。这种方法结合了grab和retrieve。这种方法比較方便,

            C++:VideoCapture& VideoCapture::operator>>(Mat& image)
             C++: bool VideoCapture::read(Mat& image)


    样例1:

            if(!capture.read(frame))
             {
                                cout<< "读取视频失败" << endl;
                                return-1;
             }

    样例2:

            capture >>frame;

        这两个方法都可以。只是第一个可以推断,建议使用第一个,程序更健壮。

    VideoCapture::get

             返回VideoCapture的一些属性

      C++: double VideoCapture::get(int propId)

             probId能够是以下的:

    ·        CV_CAP_PROP_POS_MSEC Currentposition of the video file in milliseconds or video capture timestamp.

    ·        CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-basedindex of the frame to be decoded/captured next.

    ·        CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO Relativeposition of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film.

    ·        CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH Width of theframes in the video stream.

    ·        CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT Height ofthe frames in the video stream.

    ·        CV_CAP_PROP_FPS Frame rate.

    ·        CV_CAP_PROP_FOURCC 4-charactercode of codec.

    ·        CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT Number offrames in the video file.

    ·        CV_CAP_PROP_FORMAT Format ofthe Mat objects returned by retrieve() .

    ·        CV_CAP_PROP_MODE Backend-specificvalue indicating the current capture mode.

    ·        CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS Brightnessof the image (only for cameras).

    ·        CV_CAP_PROP_CONTRAST Contrast ofthe image (only for cameras).

    ·        CV_CAP_PROP_SATURATION Saturationof the image (only for cameras).

    ·        CV_CAP_PROP_HUE Hue of theimage (only for cameras).

    ·        CV_CAP_PROP_GAIN Gain of theimage (only for cameras).

    ·        CV_CAP_PROP_EXPOSURE Exposure(only for cameras).

    ·        CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB Booleanflags indicating whether images should be converted to RGB.

    ·        CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE Currentlynot supported

    ·        CV_CAP_PROP_RECTIFICATION Rectificationflag for stereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backendcurrently)

    VideoCapture::set

             设置VideoCapture的属性:

    C++: bool VideoCapture::set(int propId, double value)

             设置的probId和上面的get一样。

    以下的是视频读取和将视频内的画面转化为图片的代码,里面的凝视应该足够解释了。

    #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:事实上就是建立一个VideoCapture结构
        VideoCapture capture("G:\视频分析入门练习\视频分析入门练习 - 附件\sample.avi");
        //检測是否正常打开:成功打开时,isOpened返回ture
        if (!capture.isOpened())
            cout << "fail toopen!"<< 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;
     
     
        //设置開始帧()
        long frameToStart = 1;
        capture.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, frameToStart);
        cout << "从第" <<frameToStart << "帧開始读" << endl;
     
     
        //设置结束帧
        int frameToStop = 30;
     
        if (frameToStop < frameToStart)
        {
            cout << "结束帧小于開始帧,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; //显示每一帧的窗体 namedWindow("Extractedframe"); //两帧间的间隔时间: //int delay = 1000/rate; double 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; } cout << "正在读取第" << currentFrame << "帧" << endl; imshow("Extractedframe",frame); cout << "正在写第" << currentFrame << "帧" << endl; stringstream str; str<<"sample" <<currentFrame << ".png"; cout << str.str() << endl; imwrite(str.str() , frame); //waitKey(intdelay=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; }


    结果:

             读取后的图片,由于图片非常多。上面代码在设置的时候,仅仅读取了30帧


            

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