【IPMV】Lab1-2 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（二）

Lab1-2 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（二）

参考自同济大学蒋磊老师编写的IPMV实验说明
同济大学自动化专业IMPV课程学习记录 （包含知识点以及实验）

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Lab0 实验环境准备与OpenCV Hello World
Lab1-1 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（一）
Lab1-2 OpenCV入门与实践——从基础操作到实时视频处理（二）
Lab2-1 从零玩转Eigen库：掌握线性代数与OpenCV互操作的神器！(一)
Lab2-2 从零玩转Eigen库：掌握线性代数与OpenCV互操作的神器！(二)
Lab4 Blending 线性混合与拉普拉斯金字塔混合对比
…
待更新

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0 任务

• 基础OpenCV操作
  • 创建和操作图像数组（Mat）
  • 读取和显示图像（imread、imshow）
  • 保存图像（imwrite）
  • 绘图和文本添加（line、circle、putText）
• 实时视频处理
  • 配置虚拟机以使用摄像头
  • 获取并显示实时视频流
  • 添加实时处理功能
    • 灰度转换
    • 颜色反转
    • 直方图
    • 边缘检测

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2 实时视频处理

2.1 配置虚拟机以使用摄像头

在虚拟机中使用摄像头需要调整VMware的设置：

1. 在VMware中，将USB控制器设置为“USB 3.1”;
   

2. 启动Ubuntu虚拟机后，连接摄像头设备；
   在 VMware 菜单中，找到可移动设备菜单中的摄像头，选择 “连接（从主机断开连接）”，然后摄像头就会连接到 VMware 中的 ubuntu。
   

3. 使用lsusb命令检查摄像头是否被识别；
   在 linux 终端中输入如下命令

   lsusb
   

   

4. 运行 “Cheese” 应用程序测试摄像头（若 Cheese程序缺失，见文末）
   
   如果视频闪烁，请选择首选项将分辨率更改为 640x480。
   

2.2 获取并显示实时视频

通过 OpenCV 的 VideoCapture 类，可以轻松获取摄像头视频流并显示。

2.2.1 参考代码

#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>

int main(int argc, char *argv[])
{
   
   
	// 打开默认摄像头
    cv::VideoCapture input_stream(0);
    if(!input_stream.isOpened())
    {
   
   
        std::cerr << "Could not open camera！\n";
        return EXIT_FAILURE;
    }
    // 创建显示窗口
    const std::string window_title = "Lab 1:Intro to OpenCV";
    cv::namedWindow(window_title, cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::Mat frame;

    while(true)
    {
   
   
        input_stream >> frame;// 读取一帧
        if(frame.empty())
        {
   
   break;// 如果帧为空，退出循环}
        cv::imshow("cam", frame);// 显示帧
        // 按下任意键退出
        if(cv::waitKey(15) >=0)
        {
   
   
            break;
        }
    }
    // 释放摄像头资源
    input_stream.release();
    return 0;
}

运行结果：

2.2.2 函数说明

1. cv::VideoCapture类

功能： 用于从摄像头或视频文件中捕获视频帧。

代码片段

cv::VideoCapture input_stream(0);

参数说明

• 0：表示默认摄像头（通常是电脑的内置摄像头）。如果有多个摄像头，可以尝试 1、2 等

示例

cv::VideoCapture cap(0); // 打开默认摄像头
if (!cap.isOpened()) {
   
   
    std::cerr << "无法打开摄像头！" << std::endl;
    return -1;
}

• isOpened()：检查摄像头或视频文件是否成功打开。
• >>：从摄像头或视频文件中读取一帧图像。
• std::cerr：将错误信息输出到标准错误流（通常是控制台或终端）。

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2.3 添加实时处理功能

在实时视频流中，可以添加各种图像处理功能，例如：

• 灰度转换： 将彩色视频转换为灰度视频。
• 反色处理： 反转视频的颜色。
• 显示直方图和实时视频：
• 边缘检测： 使用Canny算法检测视频中的边缘。

借助搜索引擎或 DeepSeek 尝试实现以上处理功能。
下面详细给出实现代码与解释。

2.3.1 灰度转换

cv::cvtColor()函数
函数功能：将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间

cv::cvtColor(frame, gray_frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

参数说明

参数顺序	参数示例	含义
1	frame	输入图像，此处彩色图像
2	gray_frame	输出图像，此处灰度图像
3	cv::COLOR_BGR2GRAY	颜色转换标志，此处从BGR彩色空间转换到灰度空间

示例代码

#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>

int main(){
   
   
    // Open Camera
    cv::VideoCapture input_stream(0);
        // check
    if(! input_stream.isOpened()){
   
   
        std::cerr<<"Could not open camera\n";
        return EXIT_FAILURE;
    }
    
    // Create Display Window
    const std::string window_tile = "Grayscale Video";
    cv::namedWindow(window_tile,cv::WINDOW_NORMAL);

    cv::Mat frame,gray_frame;
    while (true){
   
   
        // Capture a frame
        input_stream >> frame;
        if(frame.empty()){
   
   
            break;
        }
        // Convert color to gray
        cv::cvtColor(frame, gray_frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        // display gray frames
        cv::imshow(window_tile, gray_frame);

        // Press the Esc key to Exit
        if(cv::waitKey(15) == 27){
   
   
            break;
        }
    }
    // Release resource