opencv提取视频之后存成图片

本文介绍了一个关于使用OpenCV进行视频帧抓取并存储为图片的问题解决方案。作者最初遇到无法保存为.jpg格式的问题,并最终发现这与编译模式有关——在Debug模式下只能保存为.bmp格式,在Release模式下则能正常保存.jpg格式。文章提供了具体的代码示例及解决步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	VideoCapture cap("F:\\BaiduyunDowoload\\train\\6.mp4");
	//
	long totalFrameNum = cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);
	cout << "total frame" << totalFrameNum << endl;
	Mat frame;
	bool flags = true;
	long currentFrame = 0;
	//namedWindow("src");
	while (flags)
	{
		cap.read(frame);
		//imshow("src",frame);
		stringstream str;
		str << "cqh" << currentFrame << ".jpg";
		cout << "dealing " << currentFrame << "frame" << endl;
		printf("\n");
		if (currentFrame % 30 == 0)
		{ 
			imwrite("F:\\BaiduyunDowoload\\train\\pic\\6\\" +str.str(), frame);
		}
			

		if (currentFrame>=totalFrameNum)
		{
			flags = false;
		}
	
		currentFrame++;

	}
	
	cap.release();
	waitKey(0);
	return 0;
	//system("pause");
}


出现错误


百度了好多原因,终于找到了原因:

在debug模式下存储图片只能存.bmp文件格式

在release模式下可以存储.jpg等格式

我存储的图片格式是.jpg格式所有需要调到Release模式下,

此时当然在配置opencv是也需要配置Release下的属性

有d的是Debug,没d的是Release

### 实现Kinect 2.0骨骼追踪并结合OpenCV 为了实现基于Kinect 2.0的骨骼追踪功能并与OpenCV,需先了解两者的工作机制及其相互配合的方式。Kinect设备能够捕捉深度信息以及色彩图像,并通过内置算法识别用户的姿态;而OpenCV则提供了丰富的计算机视觉工具集来处理这些数据。 #### 安装与配置环境 确保已正确安装了Kinect for Windows SDK v2.0[^3]。此过程通常涉及下载官方提供的软件包并通过简单的图形界面完设置。接着,在Visual Studio环境中创建新项目时,记得指定路径指向必要的库文件夹和依赖项。 #### 初始化Kinect传感器 在C++代码中初始化Kinect传感器之前,应包含相应的头文件: ```cpp #include <k4a/k4a.h> #include <k4abt/k4abt.h> // 骨骼追踪API ``` 随后定义全局变量用于储指针对象: ```cpp k4a_device_t device; k4a_calibration_t calibration; k4abt_tracker_t tracker; ``` 启动Kinect摄像头服务前,还需调用`k4a_device_open()`函数打开默认连接的第一个可用装置实例,并利用`k4a_device_start_cameras()`开启视频流采集模式。 #### 获取帧数据与人体检测 当功建立通信链路之后,便可以通过循环读取每一帧的数据来进行实时分析。这里主要关注于颜色空间下的RGB影像及对应的深度映射表单。借助`k4a_capture_get_color_image()`方法取得当前时刻的颜色图片资源句柄,再经由换操作将其化为适合后续处理的形式——即Mat矩阵结构体(来自OpenCV),以便执行诸如显示窗口更新之类的任务。 对于人体目标定位而言,则依靠`k4abt_frame_get_body_skeletons()`接口提取出所有被监测个体的关键部位坐标集合。值得注意的是,由于每秒可能产生多组不同的姿势样本序列,因此建议采用队列缓冲区暂最新的一批记录供进一步筛选过滤之用。 #### 绘制骨骼框架 一旦获得了各个关节的具体位置参数后,即可着手绘制代表性的线条图案以直观呈现人物轮廓特征。具体做法如下所示: ```cpp for (int i = 0; i < K4ABT_JOINT_COUNT; ++i) { auto jointPosition = body.skeleton.joints[i].position; cv::Point pt(jointPosition.xyz.x, jointPosition.xyz.y); if (!isnan(pt.x) &amp;&amp; !isnan(pt.y)) circle(matColorImage, pt, 8, colors[i], FILLED); // 使用不同颜色标记各节点 int parentJointId = GetParentJoint(i); if (-1 != parentJointId) { Point p1 = matColorImage.at<Point>(jointPosition.xyz.x, jointPosition.xyz.y); Point p2 = matColorImage.at<Point>(body.skeleton.joints[parentJointId].position.xyz.x, body.skeleton.joints[parentJointId].position.xyz.y); line(matColorImage, p1, p2, Scalar(0, 255, 0), THICKNESS); // 连接父子级联关系形连贯肢体形状 } } imshow("Skeleton Tracking", matColorImage); waitKey(1); ``` 上述片段展示了如何遍历每一个关节数组元素,检查其有效性后再分别调用`cv::circle()`与`cv::line()`命令渲染形似人体骨架的效果图样。最后一步则是将最终合的画面推送至预览窗格内展示给用户查看。
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