技术标签: 图像处理 | 目标跟踪 | OpenCV 计算机视觉-目标跟踪
视频中包含的信息要远远大于图片,对视频的分析也成为计算机视觉的主流,而本质上视频是由一帧帧的图像组成,所以视频处理最终还是要归结于图像处理,但在视频处理中,有更多的时间维的信息可以利用。1.1视频帧的读取
OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture,下面我们说明一下类的几个重要的方法:
1,打开一段视频或默认的摄像头
有两种方法,一种是在定义类的时候,一种是用open()方法。
如果把文件名换为设置ID,则可打开摄像头,默认摄像头为0。VideoCapture capture("../video.avi"); // 方法1 capture.open("../video.avi"); // 方法2
2,获取视频帧
获取视频帧可以有多种方法:
3,获取视频的参数capture.read(frame);// 方法一 capture.grab();// 方法二 capture.retrieve(frame); capture>>frame;// 方法三
一个视频有很多参数,比如:帧率、总帧数、尺寸、格式等,VideoCapture的get方法可以获取大量这些参数。
更加相关的参数可以参考手册。double rate=capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); // 获取 long nFrame=static_cast<long>(capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT));
4,设置视频帧的读取位置
VideoCapture类的set方法可以允许我们取出视频中某个位置的帧,它有一些参数,可以按时间,也可以按帧号,还可以按视频长短的比例。当然,set方法仅用于取视频帧的位置,还可以设置视频的帧率、亮度。// 第100帧 double position=100.0; capture.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES,position); // 第1e6毫秒 double position=1e6; capture.set(CV_CAP_PROP_POS_MSEC,position); // 视频1/2位置 double position=0.5; capture.set(CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO,position);
下面是一个将canny边缘检测应用于视频的程序:
int main() { VideoCapture capture("../track.avi"); if(!capture.isOpened()) return 1; double rate=capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); bool stop(false); Mat frame; namedWindow("Canny Video"); int delay=1000/rate; while(!stop) { if(!capture.read(frame)) break; Mat result; Canny(frame,result,100,200); threshold(result,result,128,255,THRESH_BINARY); imshow("Canny Video",result); if(waitKey(delay)>=0) stop=true; } capture.release(); }
1.2视频的写入
视频的写入与读取类似,OpenCV中是使用VideoWriter类来实现的,这个类有几个方法,都很简单。除了构造函数外,提供了open、IsOpen、write、和重载操作符<<
值得注意的是OpenCV里对视频的编码解码等支持并不是很良好,所以不要希望用这个类去实现摄像头图像的获取与转码,有兴趣的可以参考FFmpeg库。
上面是类的构造函数与open方法,它们的参数相同,首先指定文件名,第二个参数是编码格式,OpenCV里提供了很多种的编码格式,如CV_FOURCC(‘P’,’I’,’M’,’1’)是MPEG-1格式,CV_FOURCC(‘M’,’G’,’P’,’G’)为motion-jpeg格式。第三个参数为帧率,第4个参数为视频的尺寸大小。VideoWriter::VideoWriter(const string& filename, int fourcc, double fps, Size frameSize, bool isColor=true); bool VideoWriter::open(const string& filename, int fourcc, double fps, Size frameSize, bool isColor=true);
VideoCapture capture("../track.avi"); double rate=capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); Size videoSize(capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)); VideoWriter writer; writer.open("../result.avi",CV_FOURCC('P','I','M','1'),rate, videoSize); Mat frame; capture>>frame; writer<<frame;
实验结果:#include <cv.h> #include <highgui.h> int main( int argc, char** argv ) { IplImage* pImg; //声明IplImage指针 //colorful->grayscale if( argc == 2 && (pImg = cvLoadImage( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED)) != 0 ) { IplImage* pImg2 = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), pImg->depth, pImg->nChannels); //CV_CVTIMG_FLIP 垂直翻转 //CV_CVTIMG_SWAP_RB 交换红蓝通道 cvConvertImage(pImg, pImg2, CV_CVTIMG_FLIP); cvNamedWindow( "Image", 1 ); cvShowImage( "Image", pImg ); cvWaitKey(0); cvShowImage( "Image", pImg2 ); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow( "Image" ); cvReleaseImage( &pImg ); cvReleaseImage( &pImg2 ); return 0; } return -1; }
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