七、OpenCV中的视频的读写

最新推荐文章于 2025-11-19 18:00:57 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-19 18:00:57 发布 · 312 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv

OpenCV初阶教程专栏收录该内容

18 篇文章

订阅专栏

文章目录

一、视频的播放

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 打开默认摄像头（0 表示第一个摄像头）
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        cerr << "无法打开摄像头！" << endl;
        return -1;
    }

    // 获取摄像头帧率
    double fps = cap.get(CAP_PROP_FPS);
    cout << "Camera FPS: " << fps << endl;

    Mat frame;
    int imgCount = 0;

    while (true) {
        cap >> frame; // 捕获一帧
        if (frame.empty()) {
            cerr << "无法获取摄像头图像！" << endl;
            break;
        }

        imshow("Camera", frame);

        int key = waitKey(30);
        if (key == 27) { // ESC 退出
            break;
        } else if (key == 32) { // 空格键拍照
            string filename = "photo_" + to_string(imgCount++) + ".jpg";
            imwrite(filename, frame);
            cout << "已保存: " << filename << endl;
        }
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

二、打开摄像头，并拍照

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 打开默认摄像头（0 表示第一个摄像头）
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        cerr << "无法打开摄像头！" << endl;
        return -1;
    }

    // 获取摄像头帧率
    double fps = cap.get(CAP_PROP_FPS);
    cout << "Camera FPS: " << fps << endl;

    Mat frame;
    int imgCount = 0;

    while (true) {
        cap >> frame; // 捕获一帧
        if (frame.empty()) {
            cerr << "无法获取摄像头图像！" << endl;
            break;
        }

        imshow("Camera", frame);

        int key = waitKey(30);
        if (key == 27) { // ESC 退出
            break;
        } else if (key == 32) { // 空格键拍照
            string filename = "photo_" + to_string(imgCount++) + ".jpg";
            imwrite(filename, frame);
            cout << "已保存: " << filename << endl;
        }
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

三、人脸检测 + 自动拍照（检测到人脸时保存照片）

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    // 加载人脸分类器（OpenCV 自带的 XML 文件）
    CascadeClassifier face_cascade;
    if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {
        cerr << "无法加载人脸检测模型！" << endl;
        return -1;
    }

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

    Mat frame, gray;
    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty()) break;

        // 转灰度图（检测人脸时建议用灰度图）
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
        equalizeHist(gray, gray); // 直方图均衡化，提高检测效果

        // 检测人脸
        vector<Rect> faces;
        face_cascade.detectMultiScale(
            gray, faces,
            1.1,        // 缩放因子
            3,          // 最小邻居数
            0,          // 标志位
            Size(30, 30) // 最小检测目标
        );

        // 在原图上画矩形框
        for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {
            rectangle(frame, faces[i], Scalar(0, 255, 0), 2); // 绿色框
        }

        imshow("Face Detection", frame);

        // 按 ESC 退出
        if (waitKey(30) == 27) break;
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();
    return 0;
}