opencv hdr算法深度学习

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mob64ca1405d568 2024-10-14 17:13:24

文章标签 opencv hdr算法深度学习 ide #include 滑块 文章分类 深度学习人工智能

关于highgui库

HighGui是一个可以移植的图形工具包。

OpenCV将与操作系统，文件系统，摄像机之类的硬件进行交互的一些函数纳入HighGui（high-level graphical user interface）库中，有了HighGui，我们可以方便的打开窗口，显示图像，读出或者写入图像相关的文件（包含图像与视屏），处理简单的鼠标，光标和键盘事件。也可以使用HighGui创建其他一些很有用的控件，如滑动条，并把它加入窗口。

头文件：#include “opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

关于<fstream>:具体见c++复习篇：（）

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

using namespace std;

int g_slider_position = 0;
int g_run = 1, g_dontset = 0;
cv::VideoCapture g_cap;

void onTrackbarSlide(int pos, void*)
{
g_cap.set(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES, pos);
if (!g_dontset)
g_run = 1;
g_dontset = 0;

}

int main()
{
cv::namedWindow("金克拉",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
g_cap.open("C:/Users/86136/Desktop/opencv学习/图片输出测试/test_2.mp4");
int frames = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT);
int tmpw = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int tmph = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
cout << "VIDEO has " << frames << "frames of dimensions(" << tmpw << "," << tmph << ")." << endl;
cv::createTrackbar("Position", "金克拉", &g_slider_position, frames, onTrackbarSlide);
cv::Mat frame;
while (1)
{
if (g_run != 0)
{
g_cap >> frame;
if (frame.empty())
break;
int current_pos = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES);
g_dontset = 1;
cv::setTrackbarPos("Position", "金克拉", current_pos);
cv::imshow("金克拉", frame);
g_run -= 1;
}
char c = (char)cv::waitKey(10);
if (c == 's')
{
g_run = 1;
cout << "single step run=" << g_run << endl;
}
if (c == 'r')
{
g_run = -1;
cout << "Run mode run=" << g_run << endl;
}
if (c == 27)
break;
}
return 0;
}

以下是加入了滑动条的视频编程：

(1)全局变量设置：

（编程规范：全局变量加g_xxx)

int g_slider_position = 0; 储存滑动条位置

int g_run = 1；每次有新跳转时，置0 ；正数则是在停止之前要放的图片数目；负数则是视频连续播放模式

int g_dontset = 0; 避免触发单步模式，在滑动时候

cv::VideoCapture g_cap; 帧读取结构

（2）调整滑动条的回调程序：

void onTrackbarSlide(int pos, void*)
{
g_cap.set(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES, pos); if (!g_dontset)
		g_run = 1;
	g_dontset = 0;}

CAP_PROP_POS_FRAMES：

应该指的是当前进度条所在位置

g_cap.set(propld,value)：

修改，value就是你想要设置成的新值。

if (!g_dontset)
g_run = 1; 因为跳转，g_run置1
g_dontset = 0; 避免触发单步模式，在滑动时候

（3）关于主函数：

int main()
{
	cv::namedWindow("金克拉",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	g_cap.open("C:/Users/86136/Desktop/opencv学习/图片输出测试/test_2.mp4");
	int frames = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT);
	int tmpw = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
	int tmph = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
	cout << "VIDEO has " << frames << "frames of dimensions(" << tmpw  << "," << tmph << ")." << endl;
	cv::createTrackbar("Position", "金克拉", &g_slider_position, frames, onTrackbarSlide);
	cv::Mat frame;
	while (1)
	{
		if (g_run != 0)
		{
			g_cap >> frame;
			if (frame.empty())
				break;
			int current_pos = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES);
			g_dontset = 1;
			cv::setTrackbarPos("Position", "金克拉", current_pos);
			cv::imshow("金克拉", frame);
			g_run -= 1;
		}
		char c = (char)cv::waitKey(10);
		if (c == 's')
		{
			g_run = 1;
			cout << "single step run=" << g_run << endl;
		}
		if (c == 'r')
		{
			g_run = -1;
			cout << "Run mode run=" << g_run << endl;
		}
		if (c == 27)
			break;
	}
	return 0;
}

关于g_cap.open("C:/Users/86136/Desktop/opencv学习/图片输出测试/test_2.mp4")以及cv::VideoCapture类

OpenCV将会打开文件并做好准备读取它，如果打开成功，我们将可以开始读取视频的帧，并且cv::VideoCapture的成员函数isOpened()将会返回true

详见

int frames = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT);
int tmpw = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int tmph = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);

　　这三个就是对已经打开的视频获取相关信息；

cv::createTrackbar("Position", "金克拉", &g_slider_position, frames, onTrackbarSlide);

/* create trackbar and display it on top of given window, set callback */
CVAPI(int) cvCreateTrackbar( const char* trackbar_name, const char* window_name,
                             int* value, int count, CvTrackbarCallback on_change CV_DEFAULT(NULL));

trackbar_name 被创建的trackbar名字。
window_name 窗口名字，这个窗口将为被创建trackbar的父对象。
value 整数指针，它的值将反映滑块的位置。这个变量指定创建时的滑块位置。
count 滑块位置的最大值。最小值一直是0。
on_change 每次滑块位置被改变的时候，被调用函数的指针。这个函数应该被声明为void Foo(int); 如果没有回调函数，这个值可以设为NULL。
函数cvCreateTrackbar用指定的名字和范围来创建trackbar（滑块或者范围控制），指定与trackbar位置同步的变量，并且指定当trackbar位置被改变的时候调用的回调函数。

（画个饼：被创建的trackbar默认显示在指定窗口的顶端，可以通过函数cvGetTrackbarPos来获取trackbar显示的位置信息，以及通过函数cvSetTrackbarPos来重新设置trackbar的显示位置）

以上详见：

cv::Mat frame;

　专门存储图像的数据结构

循环里面的代码分析：

while (1)
	{
		if (g_run != 0)
		{
			g_cap >> frame;
			if (frame.empty())
				break;
			int current_pos = (int)g_cap.get(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES);
			g_dontset = 1;
			cv::setTrackbarPos("Position", "金克拉", current_pos);
			cv::imshow("金克拉", frame);
			g_run -= 1;
		}
		char c = (char)cv::waitKey(10);
		if (c == 's')
		{
			g_run = 1;
			cout << "single step run=" << g_run << endl;
		}
		if (c == 'r')
		{
			g_run = -1;
			cout << "Run mode run=" << g_run << endl;
		}
		if (c == 27)
			break;
	}

首先第一个判断（视频没有结束）下：

将一帧赋值给frame；

判断frame是否为空，为空则退出；

强制类型转换int类型，将视频当前所处在的帧数赋值给current_pos

g_dontset=1

setTrackbarPos函数：("position","金克拉",current_pos)

展示当前帧的图片

g_run自减一（因为距离播放结束，少了一张图片）

char c = (char)cv::waitKey(10);

　　这个是每次while循环监测输入的字母，作出相应的操作

if (c == 's')
		{
			g_run = 1;
			cout << "single step run=" << g_run << endl;
		}
		if (c == 'r')
		{
			g_run = -1;
			cout << "Run mode run=" << g_run << endl;
		}
		if (c == 27)
			break;

　　这里是三个if判断语句：

1，输入s则g_run赋值为1，然后下一次循环里面，g_run 自减1，变成0，在下一次循环，if语句内的语句不执行，于是视频停止放映

2，输入r g_run赋值为-1 ，下次，下下n次循环，不断趋近－无穷大，于是乎，视频里的图片连续播放

3，27是esc，退出程序

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