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使用OpenCV和DirectShow同步开启四个摄像头

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简介:
本项目介绍如何利用Python结合OpenCV与DirectShow库实现四路摄像头的同时采集与处理,适用于多视角监控、视频会议等场景。 使用OpenCV结合DirectShow和MFC同步打开四个摄像头。

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客服
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  • 使OpenCVDirectShow
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    本项目介绍如何利用Python结合OpenCV与DirectShow库实现四路摄像头的同时采集与处理,适用于多视角监控、视频会议等场景。 使用OpenCV结合DirectShow和MFC同步打开四个摄像头。
  • 使OpenCVDirectShowUSB,并调整分辨率与帧率
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    本项目利用OpenCV和DirectShow库同时启动并控制多个USB摄像头,实现灵活调整各摄像设备的分辨率及帧率设置。 利用OpenCV和DirectShow可以打开多个USB摄像头,并且能够设置分辨率及帧率。工程已搭建好所有所需环境,无需再配置OpenCV和DirectShow。下载后可以直接使用。开发平台为VS2013。
  • 使DirectShow在Win10上SV2102
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    本教程详细介绍如何在Windows 10操作系统中利用DirectShow技术成功启动和配置SV2102摄像头,适合需要进行视频捕捉或开发相关应用的技术爱好者。 DirectShow是Microsoft开发的一个强大的多媒体框架,用于处理视频和音频流。在Windows系统上特别是在Win10环境下使用DirectShow来访问和控制摄像头是一种常见的方法。本段落将深入探讨如何利用DirectShow API在Win10(版本SV2102)中实现摄像头的打开与操作。 首先需要了解的是,DirectShow的基础架构由一系列滤镜组成,这些滤镜分别负责不同的任务如捕获设备、编码、解码和渲染等。滤镜之间通过连接进行数据传输,在处理摄像头应用时主要关注捕获设备滤镜(Capture Device Filter)和视频渲染滤镜(Video Render Filter)。 1. **创建GraphBuilder对象**:在DirectShow编程中,使用`CoCreateInstance`函数实例化一个`IGraphBuilder`接口。此接口用于构建并管理滤镜图。 2. **添加捕获设备滤镜**:利用GraphBuilder的`AddSourceFilter`方法将摄像头作为源滤镜加入到系统中。这通常涉及到摄像头设备类ID,例如USB摄像头为`CLSID_VideoInputDeviceCategory`。 3. **设置输出格式**:选择合适的视频格式,并通过接口如IAMStreamConfig来配置流属性以支持YUV、RGB或MPEG-4等特定的媒体类型。 4. **添加视频渲染滤镜**:使用默认的视频渲染滤镜,例如`CLSID_VideoWindow`。该步骤将确保捕获到的画面可以显示在窗口上。 5. **连接滤镜**:通过调用GraphBuilder对象上的方法如ConnectDirect来建立从捕获设备输出pin到视频渲染器输入pin的数据流路径。 6. **运行滤镜图**:最后,使用`IGraphBuilder::Run`启动整个滤镜图的执行。此时摄像头应该已经开始捕捉并显示视频了。 在相关文件中可以找到实现上述步骤的具体代码: - `Camera.cpp`: 实现DirectShow操作逻辑的核心部分; - `DShowCameraDlg.cpp`: 可能涉及对话框交互,如设置参数或控制播放等; - `stdafx.cpp`和`resource.h`: 包含预编译头文件及资源定义; - `qedit.h`:包含QuickTime相关的视频处理功能。 通过这些组件的协作可以完成摄像头初始化、视频流处理以及用户界面交互。深入理解并分析上述代码有助于进一步优化DirectShow在Win10环境下操作摄像头的功能,比如添加实时预览调整分辨率等功能。总之,借助于DirectShow提供的强大框架,在Windows系统中实现高效的摄像头控制变得相对简单。
  • DirectShow类(Filter)
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    DirectShow摄像头开启类(Filter)是一种用于Windows平台上的多媒体框架组件,它提供了一种便捷的方式来访问和控制摄像头设备,支持视频流捕获及处理。 DirectShow是一种在Windows平台上进行多媒体处理的框架,它允许开发者创建和播放各种音频和视频内容。在这个场景下,我们关注的是如何使用DirectShow来打开摄像头并进行实时图像捕获。DirectShow通过一种称为过滤器(Filter)的组件模型实现这一功能。 我们需要了解DirectShow中的两种关键过滤器:捕获过滤器(Capture Filter)和渲染过滤器(Renderer Filter)。捕获过滤器是直接与硬件设备(如摄像头)交互的部分,它负责从设备获取原始的音视频数据。渲染过滤器则负责将这些数据转化为可以显示或保存的形式,例如在屏幕上显示或者保存为文件。 预览通常指的是实时显示摄像头的画面,这通常是通过一个渲染过滤器完成的;而获取BYTE*则是指从摄像头获取原始的图像数据,以字节数组(BYTE*)形式存在,可用于进一步处理。CCaptureVideo类是示例工程的核心类,它封装了DirectShow的相关操作。调用其接口函数可以方便地获取一帧图像。 这通常涉及到设置过滤器图(Filter Graph),其中包含了捕获过滤器和渲染过滤器的连接以及数据流的处理逻辑。一旦过滤器图建立并运行,可以通过特定机制或查询I Sample Grabber接口来获取每一帧的数据。Sample Grabber过滤器允许我们拦截和处理数据流中的每一个样本,在这里可能被用来获取BYTE*形式的图像数据。 这些数据可以利用GDI+库进行进一步处理,比如转换为位图(BITMAP)对象,并保存到磁盘或者执行其他图像操作。在实际应用开发中还需考虑错误处理、设备兼容性、帧率控制和分辨率调整等细节问题。此外,为了适应不同的应用场景,可能还需要添加额外的过滤器如编码器以将视频流转换为常见的格式(例如MP4或AVI)。 DirectShow打开摄像头类(Filter)涉及的知识点包括: 1. DirectShow框架及其过滤器模型 2. 捕获过滤器和渲染过滤器的工作原理及作用 3. 使用Sample Grabber过滤器获取原始图像数据 4. GDI+库在图像处理中的应用,如位图创建与保存操作 5. COM组件和事件驱动编程基础 6. 过滤器图的构建与管理方法 7. 实时图像捕获及后续处理的具体实现细节 通过源代码的学习,开发者可以深入了解这些概念,并实际操作以构建自己的DirectShow摄像头应用。
  • 使 QT OpenCV 功能。
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    本项目利用QT框架与OpenCV库实现摄像头功能开发,涵盖视频捕捉、处理及显示等关键环节,适用于图像识别和计算机视觉应用。 使用QT结合OpenCV打开摄像头。
  • 使QtOpenCV电脑
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    本项目利用Qt框架与OpenCV库开发,旨在实现通过计算机程序控制并显示摄像头实时画面的功能。适合初学者学习如何结合这两种工具进行图像处理和视频捕捉。 基于Qt5.5.1与VS2012环境,并结合OpenCV3.0.0实现简单的打开摄像头显示视频功能,为初学者提供一个了解OpenCV的基础入门教程。
  • USB Camera:多预览
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    USB Camera是一款功能强大的软件工具,允许用户同时预览和操作多个外接摄像头,轻松实现多角度监控或视频创作需求。 支持USB摄像头的Android代码使用了UVC协议。可以复用该代码来同时打开多个摄像头进行预览,只要带宽足够就可以实现这一功能。测试环境为macOS Catalina版本10.15.7以及Android Studio Arctic Fox | 2020.3.1 Patch 4,并且Gradle的版本是6.7.1。 目前存在的问题包括:多摄像头同时拍照时路径会复用,导致照片覆盖;未适配和修复多摄像头同时录像的问题。此外,在退出应用时还存在资源销毁不彻底的情况需要进行优化。
  • 使OpenCV笔记本
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    通过利用开源计算机视觉库OpenCV的强大功能,本教程将引导您轻松地调用并控制笔记本电脑上的内置摄像头。 使用OpenCV打开笔记本摄像头,并采用多线程技术进行操作,这对于刚开始学习OpenCV的人来说是一个非常好的实践机会。这样的练习可以帮助初学者更好地理解和掌握相关技术和概念。
  • 使OpenCV前后置
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    本教程将指导您如何利用OpenCV库在Python中实现前后置摄像头的视频捕获与显示功能,适用于计算机视觉项目的初步探索。 在Android平台上,OpenCV库被广泛用于图像处理和计算机视觉任务。本教程将详细讲解如何使用OpenCV在Android设备上实现打开前置和后置摄像头的功能,而无需依赖额外的OpenCVManager应用程序。 首先,在Android项目中集成OpenCV库。这通常通过添加OpenCV的AAR(Android Archive)依赖到我们的build.gradle文件来完成。例如: ```groovy implementation org.opencv:opencv:4.5.2 ``` 确保同步项目并让Gradle下载所需的库。 接下来,创建一个`CameraBridgeViewBase`的子类,这是OpenCV提供的一个视图,可以与Android的Camera API进行交互。例如,我们可以创建一个名为`OpenCVCameraView`的类: ```java public class OpenCVCameraView extends CameraBridgeViewBase { public OpenCVCameraView(Context context, AttributeSet attrs) { super(context, attrs); 初始化OpenCV setCvCameraViewListener(new CameraBridgeViewBase.CvCameraViewListener2() { @Override public void onCameraFrame(CameraBridgeViewBase.CvCameraViewFrame inputFrame) { 在这里处理帧数据,例如图像处理操作 } }); } } ``` 在这个类中,我们设置了`CvCameraViewListener2`,用于监听相机帧数据。`onCameraFrame()`方法会在每一帧可用时被调用,在此可以执行图像处理操作。 要切换前后摄像头,我们需要在`OpenCVCameraView`中实现一个切换摄像头的方法: ```java public void switchCamera() { int currentCameraId = getCameraId(); if (currentCameraId == Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT) { setCameraId(Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_BACK); } else { setCameraId(Camera.CameraInfo.CAMERA_FACING_FRONT); } } ``` `getCameraId()`获取当前使用的摄像头ID,`setCameraId()`则用来切换到指定的摄像头。`CAMERA_FACING_FRONT`表示前置摄像头,`CAMERA_FACING_BACK`表示后置摄像头。 在Activity或Fragment中,你需要实例化`OpenCVCameraView`并将其添加到布局中,并开启相机: ```java OpenCVCameraView cameraView = findViewById(R.id.camera_view); cameraView.enableView(); ``` 当用户触发切换摄像头的事件时,调用`switchCamera()`方法: ```java buttonSwitchCamera.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { cameraView.switchCamera(); } }); ``` 以上就是使用OpenCV在Android设备上打开和切换前后置摄像头的基本步骤。注意由于OpenCV不再需要OpenCVManager,这意味着所有的库文件都包含在应用中,可能会增加APK的大小。为了减小应用体积,可以考虑使用OpenCV的lite版本或仅编译所需的模块。 实际开发时可能还需要处理权限问题(如请求CAMERA权限)以及适配不同设备的分辨率和相机参数。此外,`Camera2` API是Android推荐的现代相机接口,在某些场景下结合该API可能会提供更好的性能和功能。因此了解`Camera2` API也是有益的。 通过这个过程可以创建一个简单的Android应用,利用OpenCV轻松地控制设备前后摄像头,并进行图像处理。随着对OpenCV和Android Camera API的理解深入,还可以实现更复杂的功能如人脸识别、物体识别或其他计算机视觉任务。
  • 使OpenCVX264编码
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    本项目利用OpenCV库启动电脑摄像头,并采用X264编码技术进行视频流的高效压缩与传输,在确保画质的同时减少带宽占用。 使用OpenCV打开USB摄像头并实时编码,然后将编码后的数据保存在本地(适用于Windows 7和OpenCV 3.0环境)。