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/*没有系统地看过opencv的书籍,但是这段时间想做一个摄像头识别、定位特定色块的程序,就从现有程序改起了。这是一个从摄像头从采集实时画面的程序,同时会显示出采集图片的前景和后景图片,按照个人理解做了一下注释。*/
#include <stdio.h>
#include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> int main( int argc, char** argv ) { //声明IplImage指针,IplImage指针在之后的摄像头图像传递,图像处理,图像显示中都作为主要处理的参数。按照说明书,成员主要有:大小,版本,通道数,位深数,颜色通道(是否交叉存取),顶/底左结构,宽像素,高像素,图像感兴趣区域,图像数据大小,指向排列,排列图像行大小;而被opencv忽略、或者置空的成员有alphaChannel,colorModel[4]等。 IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL;//声明CvMat指针。根据本程序,初步理解是CvMat主要用在图像处理中,可由cvConvert(src,dst)完成同IplImage同CvMat的相互转换。CvMat的成员包括:类型,行数据长度,数据引用计数,行列信息(几个union),看来比较类似图像的矩阵模型,按理解是便于进行数学计算的,按一份资料的说法,是初学者需要熟练应用的。资料如下:
CvMat* pFrameMat = NULL;
CvMat* pFrMat = NULL; CvMat* pBkMat = NULL;//CvCapture没有公共接口,只能视为视频获取的一个参数
CvCapture* pCapture = NULL; int nFrmNum = 0; //创建窗口,原型:int cvNameWindow (const char *name,int flag=CV_WINDOW_AUTOSIZE) cvNamedWindow("video", 1); cvNamedWindow("background",1); cvNamedWindow("foreground",1); //使窗口有序排列 cvMoveWindow("video", 30, 0); cvMoveWindow("background", 360, 0); cvMoveWindow("foreground", 690, 0); if( argc > 2 ) { fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n"); return -1; } //打开摄像头,原型:IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture );函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧,然后解压并返回这一帧。这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。返回的图像不可以被用户释放或者修改。 if (argc ==1) if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1))) { fprintf(stderr, "Can not open camera.\n"); return -2; } //打开视频文件 if(argc == 2) if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1]))) { fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]); return -2; } //逐帧读取视频 while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture )) { nFrmNum++; //如果是第一帧,需要申请内存,并初始化,初始化需要的是(cvSize(宽高),深度,交叉存取) if(nFrmNum == 1) { pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1); pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); //初始化矩阵 pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1); pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);//其中图像处理的函数不多说啦,才入门么
//转化成单通道图像再处理 cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY); cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY); cvConvert(pFrImg, pFrameMat); cvConvert(pFrImg, pFrMat); cvConvert(pFrImg, pBkMat); } else { cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY); cvConvert(pFrImg, pFrameMat); //高斯滤波先,以平滑图像 //cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0); //当前帧跟背景图相减 cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat); //二值化前景图 cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //进行形态学滤波,去掉噪音 //cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1); //cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1); //更新背景 cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.003, 0); //将背景转化为图像格式,用以显示 cvConvert(pBkMat, pBkImg); //显示图像 cvShowImage("video", pFrame); cvShowImage("background", pBkImg); cvShowImage("foreground", pFrImg); //如果有按键事件,则跳出循环 //此等待也为cvShowImage函数提供时间完成显示 //等待时间可以根据CPU速度调整 if( cvWaitKey(2) >= 0 ) break; } } //销毁窗口 cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("background"); cvDestroyWindow("foreground"); //释放图像和矩阵 cvReleaseImage(&pFrImg); cvReleaseImage(&pBkImg); cvReleaseMat(&pFrameMat); cvReleaseMat(&pFrMat); cvReleaseMat(&pBkMat); cvReleaseCapture(&pCapture); return 0; }总结一下这个程序的所得吧,这个程序标注主要精力用在了图像获取及显示上,而没有注意是如何处理的。摄像头通过CvCapture * cvCaptureFromCAM(int index)将实时图像信息传递给IplImage,最后将处理好IplImage由cvShowImage(窗口, IplImage *)函数显示。而CvMat只局限于图像处理中,和输入输出无关。
后面是一些笔记
每个元素(像素)通道号.可以是 1, 2, 3 或 4.通道是交叉存取的,例如通常的彩色图像数据排列是:b0 g0 r0 b1 g1 r1 ... 虽然通常 IPL 图象格式可以存贮非交叉存取的图像,并且一些OpenCV 也能处理他, 但是这个函数只能创建交叉存取图像.
http://baike.baidu.com/view/3440672.htm HighGUI参考手册 http://fsa.ia.ac.cn/opencv-doc-cn/opencv-doc-cn-0.9.7/ref/opencvref_highgui.cn.htm#decl_cvReleaseCapture很经典,竟然是自动化所fsa的于仕琪,张兆翔前辈译的。
cvCvtColor http://baike.baidu.com/view/2816025.htm cvConvert 地位低精度向高位高精度转化 http://hi.baidu.com/megachan/blog/item/8b166dc520f1f1bb8226acbc.html cvConvert(src,dst)执行两个操作:将src图像数据类型改变为dst图像数据类型;将src的数据赋值到dst void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); dst(I)c = abs(src1(I)c - src2(I)c). 所有数组必须有相同的数据类型相同的大小(或ROI大小)转自:http://www.cnblogs.com/mlv5/archive/2011/02/11/emy_yu.html