前言:

本专栏主要结合OpenCV4(C++版本),来实现一些基本的图像处理操作、经典的机器学习算法(比如K-Means、KNN、SVM、决策树、贝叶斯分类器等),以及常用的深度学习算法。


文章目录

  • 一、OpenCV4头文件介绍
  • 二、读取图像
  • 二、显示图像
  • 三、保存图像
  • 四、实战小结
  • 五、视频的读取与保存


环境配置与搭建:

  • OpenCV4机器学习(一):OpenCV4+VS2017环境搭建与配置

一、OpenCV4头文件介绍

想要使用OpenCV的类与函数,需要引用相关头文件,头文件中定义了所需的类与函数。

在OpenCV3.0版本之后,只须引用一个头文件即可使用OpenCV里所有的函数与功能。opencv.hpp头文件包含了OpenCV中所有模块的头文件。

#include "opencv.hpp"

如下图所示,是OpenCV4中主要的头文件:

opencv视频直接读取YUV数组 opencv mp4视频文件的读写_opencv视频直接读取YUV数组


下面对里面的一些重要的头文件进行解释说明:

头文件名

功能描述

#include “opencv2/core/core_c.h”

老版本C语言数据结构与数学运算

#include “opencv2/core/core.hpp”

新版本C语言数据结构与数学运算

#include “opencv2/imgproc/imgproc_c.h”

老版本C语言图像处理函数

#include “opencv2/imgproc.hpp”

新版本C++语言图像处理函数

#include “opencv2/objdetection.hpp”

latent-SVM分类器、Cascade脸部检测、HOG特征和planar patch检测器支持函数

#include “opencv2/ml.hpp”

机器学习算法与数据集封装

#include “opencv2/calib3d.hpp”

相机标定和立体视觉

#include “opencv2/features2d.hpp”

二维图像特征检测器和描述符提取器的抽象基类

#include “opencv2/video.hpp”

包含视频跟踪和背景分割运算的头文件

#include “opencv2/video/tracking.hpp”

Camshift\meanShift\OpticalFlow 等视频跟踪算法的接口

#include “opencv2/video/background_segm.hpp”

定义背景减除算法接口

#include “opencv2/flann/miniflann.hpp”

近似最邻匹配函数

#include “opencv2/highgui/highgui_c.h”

老版本C语言图像显示、滑动条、按钮、鼠标交互和IO

#include “opencv2/highgui.hpp”

新版本C语言图像显示、滑动条、按钮、鼠标交互和IO


二、读取图像

imread()用来读取图片,其定义如下:

Mat cv::imread(const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR)

函数参数:

  • filename:图像文件名
  • flags:读取时使用的色彩模式标志位,从cv::imreadModels中取值,1为原图彩色模式,0为灰度模式。

在读取图像后,可以通过cv::Mat类的empty方法判断是否正确读取了图像,如果读取失败,则退出程序:

Mat img = imread("test.jpg", 1) 
if(img.empty()) return -1;

读取图像后,也可以通过读取二维矩阵的宽和高,来获取图像的宽和高:

int width = img.cols;
int height = img.rows;

二、显示图像

首先新建图像显示窗口(不是必须的):

namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);

调用imshow()函数显示图像:

imread("src", img);

为了方便显示窗口停留方便查看,可以等待按键响应后再退出:

waitKey(0);

该函数默认参数值为0,当参数<=0时,表示永久等待直至按下键盘;当参数>0时,表示等待的ms数。

三、保存图像

imwrite 函数实现把图像存储为指定格式的文件的功能。实现如下:

imwrite("save.jpg", img);

imwrite 函数的定义如下:

bool imwrite(const String & filename, InputArray img, const vector<int> & params=vector<int>())

参数解释:

  • filename:要保存的文件名,包含文件拓展名
  • img:待存储的图像
  • params:与存储格式相关的参数,比如压缩比等。

四、实战小结

读取、显示和保存图像的整体代码如下:

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img = imread("D:\\VSProject\\OpenCV4\\chap01\\1.jpg", 1);
	imshow("show", img);
	imwrite("save.jpg", img);
	waitKey(0);
	return 0;
}

显示结果如下:

opencv视频直接读取YUV数组 opencv mp4视频文件的读写_opencv视频直接读取YUV数组_02

五、视频的读取与保存

读取和保存视频文件的过程与处理图片的过程一样简单,只需设置一个循环结构,每次循环读取视频文件中的一帧用于显示或者保存。实现方法如下:

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
	Mat frame, saved_frame;
	VideoCapture cap("D:\\Project\\VSProject\\OpenCV4\\data\\highway.mp4");

	int width = cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
	int height = cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
	VideoWriter writer("D:\\Project\\VSProject\\OpenCV4\\data\\result.avi", VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), 25, Size(width, height));

	while(1){
		cap >> frame;
		if (frame.empty()) break;
		imshow("显示", frame);
		waitKey(30);
		writer << frame;
	}

	cap.release();
	return 0;
}

本专栏所有完整的代码将在我的GitHub仓库上更新,欢迎大家前往学习:

进入GitHub仓库,点击 star (红色箭头所示),第一时间获取干货:

opencv视频直接读取YUV数组 opencv mp4视频文件的读写_机器学习_03

最好的关系是互相成就,各位的「三连」就是【AI 菌】创作的最大动力,我们下期见!

opencv视频直接读取YUV数组 opencv mp4视频文件的读写_#include_04