C++?結合?opencv讀取圖片與視頻的方法

更新時間：2023年06月28日 10:02:04 作者：小啊磊_Vv

這篇文章主要介紹了C++?結合?opencv讀取圖片與視頻,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

一、安裝opencv

操作系統(tǒng): Linux(采用遠程服務器主機進行代碼編寫）
需提前配置（安裝）cmake
遠程連接服務器進行操作, 直接新建立的終端輸入

sudo apt install libopencv-dev

二、配置文件準備

2.1 新建立文件夾

建立一個新的文件夾，并在文件夾下面建立如下面的子文件夾
其中CMakeLists.txt是txt形式的文件
.vscode里面放的是配置文件
media放的圖片和視頻
output 是輸出的文件夾路徑
src 放的是源代碼cpp文件

在這里插入圖片描述

2.2 .vscode文件下配置文件

（1）配置tasks.json文件

{
	"version": "2.0.0",
	"tasks": [
		// 1.cmake 配置
		{
			"type": "cppbuild",
			"label": "cmake配置",
			"command": "cmake",                         // cmake命令
			"args": [
				"-S .",                                 // 源碼目錄
        		"-B build",                             // 編譯目錄
        		"-DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug"              // 編譯類型
			],
			"options": {
				"cwd": "${workspaceFolder}"             // 工作目錄
			},
			"problemMatcher": [
				"$gcc"
			],
			"group": "build",
		},
		// 2.cmake 編譯
		{
			"type": "cppbuild",
      		"label": "CMake編譯",
      		"command": "cmake",                // cmake命令
      		"args": [
        		"--build",                     // 編譯
        		"build",                       // 編譯目錄
      		],
      		"options": {
        		"cwd": "${workspaceFolder}"    // 工作目錄
      		},
      		"problemMatcher": [
        		"$gcc"
      		],
      		"group": "build",
      		"dependsOn": [
        		"CMake配置"                    // 依賴CMake配置，先執(zhí)行CMake配置
      		]
		},
		// 3.刪除build目錄
		{
			"type": "shell",
			"label": "刪除build目錄",
			"command": "rm -rf build",
			"options": {
				"cwd": "${workspaceFolder}"     // 工作目錄
			},
			"problemMatcher": [
				"$gcc"
			],
			"group": "build",	
		},
		// 4.運行可執(zhí)行文件
		{
			"label": "運行可執(zhí)行文件",
			"type": "shell",
			"command": "./build/demo_${fileBasenameNoExtension}",
			"problemMatcher": [],
			"group": {
				"kind": "build",
				"isDefault": true
			},
			"options": {
				"cwd": "${workspaceFolder}"   
			},
			"dependsOn": [
				"cmake構建"
			]
		}
	]
}

（1）配置launch.json

{
    // 使用 IntelliSense 了解相關屬性。 
    // 懸停以查看現(xiàn)有屬性的描述。
    // 欲了解更多信息，請訪問: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "C++ Cmake Debug",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${workspaceFolder}/build/demo_${fileBasenameNoExtension}",    // 編譯后的程序，需要結合CMakeLists.txt中的add_executable()函數(shù)
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": false,
            "MIMode": "gdb",
            "miDebuggerPath": "/usr/bin/gdb",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "Enable pretty-printing for gdb",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "preLaunchTask": "CMake編譯"
        }
    ]
}

三、src文件下代碼編寫

3.1 圖片的讀取和顯示（代碼文件:1.img.cpp）

在導入 #include"opencv2/opencv.hpp" 會出現(xiàn)錯誤, 鼠標點擊頭文件并按住ctrl鍵，界面會出現(xiàn)配置,添加配置即可, 配置文件自動生成放在.vscode文件下。
由于是遠程服務器主機, 所以無法顯示圖片，只能另存為。

// 圖片的讀取和顯示
// 導入 opencv 頭文件
#include"opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
int main(int argc, char** argv)
{
    // 讀取圖片
    // 讀取的數(shù)據保存在 Mat 類型的變量 image 中, Mat是 opencv 中的圖像數(shù)據結構，類似 numpy 中的 ndarray
    cv :: Mat image = cv :: imread("./media/cat.jpg");
    // 判斷圖片是否讀取成功, 讀取不成功, 運行 if 語句直接退出主函數(shù)
    if(image.empty())
    {
        std :: cout << "Could not read the image: " << std :: endl;
        return 1;
    }
    // 打印圖片寬度和高度
    std :: cout << "圖片高度: " << image.rows << "圖片寬度: " << image.cols << std :: endl;
    // 打印圖片數(shù)據
    // 以 numpy 的方式打印
    std :: cout << "圖片的 data: " << cv :: format(image, cv :: Formatter :: FMT_NUMPY) << std :: endl;
    // 以 python list 格式輸出
    std :: cout << "圖片的 data: " << cv :: format(image, cv :: Formatter :: FMT_PYTHON) << std :: endl;
    // 創(chuàng)建一個gray 圖
    cv :: Mat gray;
    // 創(chuàng)建一個 hsv 圖
    cv :: Mat hsv;
    // 創(chuàng)建一個 rgb 圖
    cv :: Mat rgb;
    // BGR --> Gray
    cv :: cvtColor(image, gray, cv :: COLOR_BGR2GRAY);
    // BGR --> HSV
    cv :: cvtColor(image, hsv, cv :: COLOR_BGR2HSV);
    // BGR --> RGB
    cv :: cvtColor(image, rgb, cv :: COLOR_BGR2RGB);
    // 保存 gray 圖: 格式: (文件路徑, Mat 矩陣變量)
    cv :: imwrite("./output/gray.jpg", gray);
    // 顯示圖片
    // cv :: imshow("圖片", image);
    // 等待按鍵
    // cv :: waitKey(0);
    // 顯示多張圖片, 同時出現(xiàn)在兩個窗口
    // cv :: imshow("原圖", image);
    // cv :: imshow("灰度圖", gray);
    // cv :: waitKey(0);
    return 0;
}

3.2 視頻流的讀?。ùa文件:2.video.cpp）

// opencv 讀取視頻流
#include"opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
#include<gflags/gflags.h>                            // 導入 gflags 庫
int main(int argc, char **argv)
{
    // 解析命令行參數(shù)
    gflags :: ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    // 創(chuàng)建一個 VideoCapture 對象, 參數(shù)為視頻路徑
    cv :: VideoCapture capture("./media/dog.mp4");
    // 判斷視頻是否讀取成功, 返回 True 表示成功
    if(!capture.isOpened())
    {
        std :: cout << "無法讀取視頻" << std :: endl;
        return 1;
    }
    // 讀取視頻幀, 使用 Mat 類型的 frame 存儲返回的幀
    cv :: Mat frame;
    // 定義灰度圖
    cv :: Mat gray;
    // 循環(huán)讀取視頻
    while(true)
    {
        // 讀取視頻幀, 使用 >> 運算符 或者 read()函數(shù), 他的參數(shù)是返回的幀
        capture.read(frame);
        // capture >> frame;
        // 判斷是否讀取成功
        if(frame.empty())
        {
            std :: cout << "文件讀取完畢: " << std :: endl;
            break;
        }
        // 將視頻的幀轉為灰度圖
        cv :: cvtColor(frame, gray, cv :: COLOR_BGR2GRAY);
        // 顯示視頻幀
        cv :: imshow("raw demo", frame);
        cv :: imshow("gray demo", gray);
        // 等待按鍵, 延遲 30ms, 否則視頻播放太快
        int k = cv :: waitKey(30);
        // 按下Esc鍵退出
        if(k == 27)
        {
            std :: cout << "退出" << std :: endl;
            break;
        }
    }
    return 0;
}

3.3 視頻流的讀取并保存（代碼文件:3.write.cpp）

// opencv 讀取視頻流
#include"opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
#include<gflags/gflags.h>                            // 導入 gflags 庫
int main(int argc, char **argv)
{
    // 解析命令行參數(shù)
    gflags :: ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    // 創(chuàng)建一個 VideoCapture 對象, 參數(shù)為視頻路徑
    cv :: VideoCapture capture("./media/dog.mp4");
    // 判斷視頻是否讀取成功, 返回 True 表示成功
    if(!capture.isOpened())
    {
        std :: cout << "無法讀取視頻" << std :: endl;
        return 1;
    }
    int frame_width = capture.get(cv :: CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
	int frame_height = capture.get(cv :: CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
	double fps = capture.get(cv :: CAP_PROP_FPS);
    std :: cout << "圖像寬度: " << frame_width << std :: endl;
    std :: cout << "圖像高度: " << frame_height << std :: endl;
    std :: cout << "圖像幀率: " << fps << std :: endl;
    // 讀取視頻幀, 使用 Mat 類型的 frame 存儲返回的幀
    cv :: Mat frame;
    // 定義灰度圖
    cv :: Mat gray;
    //寫入MP4文件，參數(shù)分別是：文件名，編碼格式，幀率，幀大小 
    cv::VideoWriter writer("./output/record.avi", cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), fps, cv::Size(frame_width, frame_height));
    // 循環(huán)讀取視頻
    while(true)
    {
        // 讀取視頻幀, 使用 >> 運算符 或者 read()函數(shù), 他的參數(shù)是返回的幀
        capture.read(frame);
        // capture >> frame;
        // 判斷是否讀取成功
        if(frame.empty())
        {
            std :: cout << "文件讀取完畢: " << std :: endl;
            break;
        }
        // std :: cout << "圖片高度: " << frame.rows << "圖片寬度: " << frame.cols << std :: endl;
        // 將視頻的幀轉為灰度圖
        cv :: cvtColor(frame, gray, cv :: COLOR_BGR2GRAY);
        // 將 gray 寫入 
        writer.write(frame);
    }
    return 0;
}

四、cmake配置

在CMakeLists.txt文件中進行配置

# 最低版本要求
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
# 項目信息
project(opencv_demo)
# 使用find_package命令查找OpenCV庫
find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(gflags REQUIRED)
if (OpenCV_FOUND)
    message(STATUS "OpenCV library status:")
    message(STATUS "    version: ${OpenCV_VERSION}")
    message(STATUS "    libraries: ${OpenCV_LIBS}")
    message(STATUS "    include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
else()
    message(FATAL_ERROR "Could not find OpenCV library")
endif()
# 添加頭文件
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${gflags_INCLUDE_DIRS})
# 鏈接庫
link_libraries(${OpenCV_LIBS} ${gflags_LIBRARIES})
# 添加可執(zhí)行文件
add_executable(demo_1.img src/1.img.cpp)
add_executable(demo_2.video src/2.video.cpp)
add_executable(demo_3.write src/3.write.cpp)