OpenCV2学习笔记（九）

##视频流读取与处理 由于项目需要，计划实现九路视频拼接，因此必须熟悉OpenCV对视频序列的处理。视频信号处理是图像处理的一个延伸，所谓的视频序列是由按一定顺序进行排放的图像组成，即帧(Frame)。在这里，主要记录下如何使用Qt+OpenCV读取视频中的每一帧，之后，在这基础上将一些图像处理的算法运用到每一帧上（如使用Canny算子检测视频中的边缘）。 一. 读取视频序列 OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧，如果只是单单想读取某个视频，你只需要创建一个cv::VideoCapture实例，然后在循环中提取每一帧。新建一个Qt控制台项目，直接在main函数添加： ~~~ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <QDebug> int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); // 读取视频流 cv::VideoCapture capture("e:/BrokeGirls.mkv"); // 检测视频是否读取成功 if (!capture.isOpened()) { qDebug() << "No Input Image"; return 1; } // 获取图像帧率 double rate= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); bool stop(false); cv::Mat frame; // 当前视频帧 cv::namedWindow("Extracted Frame"); // 每一帧之间的延迟 int delay= 1000/rate; // 遍历每一帧 while (!stop) { // 尝试读取下一帧 if (!capture.read(frame)) break; cv::imshow("Extracted Frame",frame); // 引入延迟 if (cv::waitKey(delay)>=0) stop= true; } return a.exec(); } ~~~ （注意：要正确打开视频文件，计算机中必须安装有对应的解码器，否则cv::VideoCapture无法理解视频格式！）运行后，将出现一个窗口，播放选定的视频（需要在创建cv::VideoCapture对象时指定视频的文件名）。  二. 处理视频帧 为了对视频的每一帧进行处理，这里创建自己的类VideoProcessor，其中封装了OpenCV的视频获取框架，该类允许我们指定每帧调用的处理函数。 首先，我们希望指定一个回调处理函数，每一帧中都将调用它。该函数接受一个cv::Mat对象，并输出处理后的cv::Mat对象，其函数签名如下： ~~~ void processFrame(cv::Mat& img, cv::Mat& out); ~~~ 作为这样一个处理函数的例子，以下的Canny函数计算图像的边缘，使用时直接添加在mian文件中即可： ~~~ // 对视频的每帧做Canny算子边缘检测 void canny(cv::Mat& img, cv::Mat& out) { // 先要把每帧图像转化为灰度图 cv::cvtColor(img,out,CV_BGR2GRAY); // 调用Canny函数 cv::Canny(out,out,100,200); // 对像素进行翻转 cv::threshold(out,out,128,255,cv::THRESH_BINARY_INV); } ~~~ 现在我们需要创建一个VideoProcessor类，用来部署视频处理模块。而在此之前，需要先另外创建一个类，即VideoProcessor内部使用的帧处理类。这是因为在面向对象的上下文中，更适合使用帧处理类而不是一个帧处理函数，而使用类可以给程序员在涉及算法方面有更多的灵活度（书上介绍的）。将这个内部帧处理类命名为FrameProcessor，其定义如下： ~~~ #ifndef FRAMEPROCESSOR_H #define FRAMEPROCESSOR_H #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> class FrameProcessor { public: virtual void process(cv:: Mat &input, cv:: Mat &output)= 0; }; #endif // FRAMEPROCESSOR_H ~~~ 现在可以开始定义VideoProcessor类了，以下为videoprocessor.h中的内容： ~~~ #ifndef VIDEOPROCESSOR_H #define VIDEOPROCESSOR_H #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <QDebug> #include "frameprocessor.h" class VideoProcessor { private: // 创建视频捕获对象 cv::VideoCapture capture; // 每帧调用的回调函数 void (*process)(cv::Mat&, cv::Mat&); // FrameProcessor接口 FrameProcessor *frameProcessor; // 确定是否调用回调函数的bool信号 bool callIt; // 输入窗口的名称 std::string windowNameInput; // 输出窗口的名称 std::string windowNameOutput; // 延迟 int delay; // 已处理的帧数 long fnumber; // 在该帧停止 long frameToStop; // 是否停止处理 bool stop; // 当输入图像序列存储在不同文件中时，可使用以下设置 // 把图像文件名的数组作为输入 std::vector<std::string> images; // 图像向量的迭加器 std::vector<std::string>::const_iterator itImg; // 得到下一帧 // 可能来自：视频文件或摄像头 bool readNextFrame(cv::Mat &frame) { if (images.size()==0) return capture.read(frame); else { if (itImg != images.end()) { frame= cv::imread(*itImg); itImg++; return frame.data != 0; } } } public: // 默认设置 digits(0), frameToStop(-1), VideoProcessor() : callIt(false), delay(-1), fnumber(0), stop(false), process(0), frameProcessor(0) {} // 创建输入窗口 void displayInput(std::string wt); // 创建输出窗口 void displayOutput(std::string wn); // 不再显示处理后的帧 void dontDisplay(); // 以下三个函数设置输入的图像向量 bool setInput(std::string filename); // 若输入为摄像头，设置ID bool setInput(int id); // 若输入为一组图像序列时，应用该函数 bool setInput(const std::vector<std::string>& imgs); // 设置帧之间的延迟 // 0意味着在每一帧都等待按键响应 // 负数意味着没有延迟 void setDelay(int d); // 返回图像的帧率 double getFrameRate(); // 需要调用回调函数 void callProcess(); // 不需要调用回调函数 void dontCallProcess(); // 设置FrameProcessor实例 void setFrameProcessor(FrameProcessor* frameProcessorPtr); // 设置回调函数 void setFrameProcessor(void (*frameProcessingCallback)(cv::Mat&, cv::Mat&)); // 停止运行 void stopIt(); // 判断是否已经停止 bool isStopped(); // 是否开始了捕获设备？ bool isOpened(); // 返回下一帧的帧数 long getFrameNumber(); // 该函数获取并处理视频帧 void run(); }; #endif // VIDEOPROCESSOR_H ~~~ 然后，在videoprocessor.cpp中定义各个函数的功能： ~~~ #include "videoprocessor.h" // 创建输入窗口 void VideoProcessor::displayInput(std::string wt) { windowNameInput= wt; cv::namedWindow(windowNameInput); } // 创建输出窗口 void VideoProcessor::displayOutput(std::string wn) { windowNameOutput= wn; cv::namedWindow(windowNameOutput); } // 不再显示处理后的帧 void VideoProcessor::dontDisplay() { cv::destroyWindow(windowNameInput); cv::destroyWindow(windowNameOutput); windowNameInput.clear(); windowNameOutput.clear(); } // 设置输入的图像向量 bool VideoProcessor::setInput(std::string filename) { fnumber= 0; // 释放之前打开过的视频资源 capture.release(); images.clear(); // 打开视频 return capture.open(filename); } // 若输入为摄像头，设置ID bool VideoProcessor::setInput(int id) { fnumber= 0; // 释放之前打开过的视频资源 capture.release(); images.clear(); // 打开视频文件 return capture.open(id); } // 若输入为一组图像序列时，应用该函数 bool VideoProcessor::setInput(const std::vector<std::string>& imgs) { fnumber= 0; // 释放之前打开过的视频资源 capture.release(); // 输入将是该图像的向量 images= imgs; itImg= images.begin(); return true; } // 设置帧之间的延迟 // 0意味着在每一帧都等待按键响应 // 负数意味着没有延迟 void VideoProcessor::setDelay(int d) { delay= d; } // 返回图像的帧率 double VideoProcessor::getFrameRate() { if (images.size()!=0) return 0; double r= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); return r; } // 需要调用回调函数 void VideoProcessor::callProcess() { callIt= true; } // 不需要调用回调函数 void VideoProcessor::dontCallProcess() { callIt= false; } // 设置FrameProcessor实例 void VideoProcessor::setFrameProcessor(FrameProcessor* frameProcessorPtr) { // 使回调函数无效化 process= 0; // 重新设置FrameProcessor实例 frameProcessor= frameProcessorPtr; callProcess(); } // 设置回调函数 void VideoProcessor::setFrameProcessor(void (*frameProcessingCallback)(cv::Mat&, cv::Mat&)) { // 使FrameProcessor实例无效化 frameProcessor= 0; // 重新设置回调函数 process= frameProcessingCallback; callProcess(); } // 以下函数表示视频的读取状态 // 停止运行 void VideoProcessor::stopIt() { stop= true; } // 判断是否已经停止 bool VideoProcessor::isStopped() { return stop; } // 是否开始了捕获设备？ bool VideoProcessor::isOpened() { return capture.isOpened() || !images.empty(); } // 返回下一帧的帧数 long VideoProcessor::getFrameNumber() { if (images.size()==0) { // 得到捕获设备的信息 long f= static_cast<long>(capture.get(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES)); return f; } else // 当输入来自一组图像序列时的情况 { return static_cast<long>(itImg-images.begin()); } } // 该函数获取并处理视频帧 void VideoProcessor::run() { // 当前帧 cv::Mat frame; // 输出帧 cv::Mat output; // 打开失败时 if (!isOpened()) { qDebug() << "Error!"; return; } stop= false; while (!isStopped()) { // 读取下一帧 if (!readNextFrame(frame)) break; // 显示输出帧 if (windowNameInput.length()!=0) cv::imshow(windowNameInput,frame); // 调用处理函数 if (callIt) { // 处理当前帧 if (process) process(frame, output); else if (frameProcessor) frameProcessor->process(frame,output); // 增加帧数 fnumber++; } else { output= frame; } // 显示输出帧 if (windowNameOutput.length()!=0) cv::imshow(windowNameOutput,output); // 引入延迟 if (delay>=0 && cv::waitKey(delay)>=0) stopIt(); // 检查是否需要停止运行 if (frameToStop>=0 && getFrameNumber()==frameToStop) stopIt(); } } ~~~ 定义好视频处理类，它将与一个回调函数相关联。使用该类，可以创建一个实例，指定输入的视频文件，绑定回调函数，然后开始对每一帧进行处理，要调用这个视频处理类，只需在main函数中添加： ~~~ // 定义一个视频处理类处理视频帧 // 首先创建实例 VideoProcessor processor; // 打开视频文件 processor.setInput("e:/BrokeGirls.mkv"); // 声明显示窗口 // 分别为输入和输出视频 processor.displayInput("Input Video"); processor.displayOutput("Output Video"); // 以原始帧率播放视频 processor.setDelay(1000./processor.getFrameRate()); // 设置处理回调函数 processor.setFrameProcessor(canny); // 开始帧处理过程 processor.run(); cv::waitKey(); ~~~ 效果：