c++-opencv(C++)基础用法

前言

学习笔记

一、opencv (C++)图片基本操作

1.1 读取图片并显示

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

int main(int argc,char** argv)
{
    
	//读取图片，mat是matrix的缩写，是一个矩阵
  cv::Mat image = cv::imread("./media/cat.jpg");
	//判断是否读取成功
  if (image.empty())
  {
    
    std::cout<<"Could not read the image:" <<std::endl;
    return 1;
  }
  //打印图片高度和宽度
  std::cout<<"height"<<image.rows<<"width"<<image.cols<<std::endl;
  
  //用numpy格式展示图片
  std::cout<<"data"<<cv::format(image,cv::Formatter::FMT_NUMPY)<<std::endl;
  //用python 列表格式展示图片
  std::cout<<"data"<<cv::format(image,cv::Formatter::FMT_PYTHON)<<std::endl;

  cv::Mat gray;
  cv::cvtColor(image,gray,cv::COLOR_BGR2GRAY);
  
  cv::imshow("image",image);
  cv::waitKey(0);

  cv::imwrite("./output/gray.jpg",gray);
}

必须在vscode里面展示，不能在服务器上，服务器上没有窗口，或者保存成图片文件查看

1.2 颜色转换

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

int main()
{
    
    cv::Mat src = cv::imread("./media/dog.jpg");
    
    cv::Mat gray;

    cv::cvtColor(src,gray,cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cv::Mat hsv;

    cv::cvtColor(src,hsv,cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat rgb;

    cv::cvtColor(src,rgb,cv::COLOR_BGR2RGB);

    cv::imwrite("./output/1.gray.jpg",gray);
    cv::imwrite("./output/1.hsv.jpg",hsv);
    cv::imwrite("./output/1.rgb.jpg",rgb);

    return 0;

}

1.3 图像filtering

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

int main()
{
    
    cv::Mat src = cv::imread("./media/dog.jpg");
		//模糊
    cv::Mat blur;
	// 三个参数分别是输入图像、输出图像、卷积核大小
    cv::GaussianBlur(src,blur,cv::Size(7,7),0);
    // 膨胀
    cv::Mat dilate; 

    cv::dilate(src,dilate,cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(5,5)));
		//腐蚀
    cv::Mat erode;

    cv::erode(src,erode,cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(5,5)));

    cv::imwrite("./output/blur.jpg",blur);
    cv::imwrite("./output/dilate.jpg",dilate);
    cv::imwrite("./output/erode.jpg",erode);

    return 0;

}

1.4 形状调整

// 形状调整
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>

int main()
{
    
    // 读取图像
    cv::Mat cat_img = cv::imread("./media/cat.jpg");

    // ======== resize ========
    cv::Mat cat_resize;
    // 三个参数分别是输入图像、输出图像、输出图像大小
    cv::resize(cat_img, cat_resize, cv::Size(320, 240));
    // 保存
    cv::imwrite("./output/3.cat_resize.jpg", cat_resize);

    // ======== copy ========
    cv::Mat copy;
    cat_img.copyTo(copy);
    cv::imwrite("./output/3.copy.jpg", copy);

    // ======== ROI裁剪 ========
    cv::Rect rect(100, 100, 200, 100); // x, y, width, height
    cv::Mat roi = cat_img(rect);
    cv::imwrite("./output/3.roi.jpg", roi);

    // ======== 拼接 ========
    cv::Mat dog_img = cv::imread("./media/dog.jpg");
    cv::Mat dog_resize;
    cv::resize(dog_img, dog_resize, cv::Size(320, 240));

    // 水平拼接，需要保证两张图片的高度（rows）一致
    cv::Mat hconcat_img;
    cv::hconcat(cat_resize, dog_resize, hconcat_img);
    cv::imwrite("./output/3.hconcat.jpg", hconcat_img);

    // 或者使用vector方式
    std::vector<cv::Mat> imgs{
    cat_resize, dog_resize, cat_resize, dog_resize};
    cv::Mat hconcat_img2;
    cv::hconcat(imgs, hconcat_img2);
    cv::imwrite("./output/3.hconcat2.jpg", hconcat_img2);

    // 数组方式
    cv::Mat imgs_arr[] = {
    dog_resize, cat_resize, dog_resize, cat_resize};
    cv::Mat hconcat_img3;
    cv::hconcat(imgs_arr, 4, hconcat_img3); // 4是数组长度
    cv::imwrite("./output/3.hconcat3.jpg", hconcat_img3);

    // 垂直拼接，需要保证两张图片的宽度（cols）一致
    cv::Mat vconcat_img;
    cv::vconcat(cat_resize, dog_resize, vconcat_img);
    cv::imwrite("./output/3.vconcat.jpg", vconcat_img);

    // ======== 翻转 ========
    cv::Mat flip;
    // 三个参数分别是输入图像、输出图像、翻转方向
    cv::flip(cat_img, flip, 1); // 1表示水平翻转，0表示垂直翻转，-1表示水平垂直翻转
    cv::imwrite("./output/3.flip.jpg", flip);

    // ======== 旋转 ========
    cv::Mat rotate;
    // 三个参数分别是输入图像、输出图像、旋转角度
    cv::rotate(cat_img, rotate, cv::ROTATE_90_CLOCKWISE); // 顺时针旋转90度
    cv::imwrite("./output/3.rotate.jpg", rotate);

    return 0;
}

1.5 绘制

// 绘制文字和图形
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>

int main()
{
    
    // 创建一个黑色图像，参数分别是图像大小、图像类型，CV_8UC3表示8位无符号整数，3通道
    cv::Mat image = cv::Mat::zeros(cv::Size(600, 600), CV_8UC3);
    
    // 绘制直线，参数分别是图像、起点、终点、颜色、线宽、线型
    cv::line(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(350, 250), cv::Scalar(0, 0, 255), 2, cv::LINE_AA);
    // 绘制矩形，参数分别是图像、左上角、右下角、颜色、线宽、线型
    cv::rectangle(image, cv::Point(50, 50), cv::Point(350, 250), cv::Scalar(0, 255, 0), 2, cv::LINE_AA);
    // 绘制圆形，参数分别是图像、圆心、半径、颜色、线宽、线型
    cv::circle(image, cv::Point(200, 150), 100, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, cv::LINE_AA);
    // 实心
    cv::circle(image, cv::Point(200, 150), 50, cv::Scalar(255, 0, 0), -1, cv::LINE_AA);

    // // ================== 多边形 ==================
    // cv::Point points[2][4]; // 定义两个多边形的顶点数组
    // // 第一个多边形的顶点
    // points[0][0] = cv::Point(100, 115);
    // points[0][1] = cv::Point(255, 135);
    // points[0][2] = cv::Point(140, 365);
    // points[0][3] = cv::Point(100, 300);
    // // 第二个多边形的顶点
    // points[1][0] = cv::Point(300, 315);
    // points[1][1] = cv::Point(555, 335);
    // points[1][2] = cv::Point(340, 565);
    // points[1][3] = cv::Point(300, 500);
    // // ppt[] 要同时添加两个多边形顶点数组的地址）
    // const cv::Point *pts_v[] = {points[0], points[1]};
    // // npts_v[]要定义每个多边形的顶点数
    // int npts_v[] = {4, 4};
    // // 绘制多边形，参数分别是图像、顶点数组、顶点数、曲线数量、是否闭合、颜色、线宽、线型
    // cv::polylines(image, pts_v, npts_v, 2, true, cv::Scalar(255, 0, 255), 2, 8, 0);

    // ================== 使用vector绘制多边形 ==================
    std::vector<cv::Point> points_v;
    // 随机生成5个点
    for (int i = 0; i < 5; i++)
    {
    
        points_v.push_back(cv::Point(rand() % 600, rand() % 600));
    }
    // 绘制多边形，参数分别是图像、顶点容器、是否闭合、颜色、线宽、线型
    cv::polylines(image, points_v, true, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);

    // ================== 绘制文字 ==================
    // 参数分别是图像、文字、文字位置、字体、字体大小、颜色、线宽、线型
    cv::putText(image, "Hello World!", cv::Point(400, 50), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, cv::Scalar(255, 255, 255), 2, 8, 0);

    

    // 保存
    cv::imwrite("./output/4.drawing.jpg", image);
    return 0;
}

二、读取视频文件并显示

// 导入opencv 库
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
// 导入gflags 库
#include <gflags/gflags.h>
// 定义命令行参数
DEFINE_string(video, "./media/dog.mp4", "Input video"); // 视频路径

int main(int argc, char **argv)
{
    
    // 解析命令行参数
    gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    // 读取视频：创建了一个VideoCapture对象，参数为视频路径
    cv::VideoCapture capture(FLAGS_video);
    // 判断视频是否读取成功，返回true表示成功
    if (!capture.isOpened())
    {
    
        std::cout << "无法读取视频: " << FLAGS_video << std::endl;
        return 1;
    }
    // 读取视频帧，使用Mat类型的frame存储返回的帧
    cv::Mat frame;
    // 灰度图
    cv::Mat gray_frame;
    // 循环读取视频帧
    while (true)
    {
    
        // 读取视频帧，使用 >> 运算符或者read()函数，他的参数是返回的帧
        capture.read(frame);
        // capture >> frame;

        // 判断是否读取成功
        if (frame.empty())
        {
    
            std::cout << "文件读取完毕" << std::endl;
            break;
        }
        // 转成灰度图
        cv::cvtColor(frame, gray_frame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        // 显示视频帧
        cv::imshow("raw frame", frame);
        cv::imshow("gray frame", gray_frame);
        // 等待按键，延迟30ms，否则视频播放太快
        int k = cv::waitKey(30);
        // 按下ESC键退出
        if (k == 27)
        {
    
            std::cout << "退出" << std::endl;
            break;
        }
    }

    return 0;
}

读取摄像头并写入文件

// 导入opencv 库
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
// 导入gflags 库
#include <gflags/gflags.h>
// 定义命令行参数
DEFINE_int32(camera, 0, "Input camera"); // 摄像头编号

int main(int argc, char **argv)
{
    
    // 解析命令行参数
    gflags::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
    // 读取视频：创建了一个VideoCapture对象，参数为摄像头编号
    cv::VideoCapture capture(FLAGS_camera);
    // 设置指定摄像头的分辨率
    int width = 640;
    int height = 480;

    // 设置摄像头宽度和高度
    capture.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);
    capture.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);

    // 判断视频是否读取成功，返回true表示成功
    if (!capture.isOpened())
    {
    
        std::cout << "无法打开摄像头: " << FLAGS_camera << std::endl;
        return 1;
    }
    // 读取视频帧，使用Mat类型的frame存储返回的帧
    cv::Mat frame;
    // 写入MP4文件，参数分别是：文件名，编码格式，帧率，帧大小
    cv::VideoWriter writer("./output/record.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('H', '2', '6', '4'), 20, cv::Size(width, height));

    // 循环读取视频帧
    while (true)
    {
    
        // 读取视频帧，使用 >> 运算符或者read()函数，他的参数是返回的帧
        capture.read(frame);
        // capture >> frame;
        // flip
        cv::flip(frame, frame, 1);
        // 显示视频帧
        cv::imshow("opencv demo", frame);
        // 写入视频
        writer.write(frame);
        // 等待按键，延迟30ms，否则视频播放太快
        int k = cv::waitKey(30);
        // 按下ESC键退出
        if (k == 27)
        {
    
            std::cout << "退出" << std::endl;
            break;
        }
    }

    return 0;
}

三、RTSP 视频流

本机构造RTSP视频流（optional）

# Ubuntu安装ffmpeg

sudo apt-get install ffmpeg


# 赋予权限

chmod +x rtsp-simple-server

chmod +x start_server.sh

# 运行服务

./start_server.sh


# 退出服务

pkill rtsp-simple-server

pkill ffmpeg

用于启动多个视频流服务器和ffmpeg流媒体转发器。它的作用是将四个mp4视频文件以rtsp协议和tcp传输方式推送到本地的rtsp服务器上。同时，还启动了ffserver服务器来接收来自ffmpeg的流媒体流，并将其转发到指定的端口上。
start_server.sh

#ffserver -f server1.conf &
#ffserver -f server2.conf &
#ffserver -f server3.conf &
#ffserver -f server4.conf &
#ffmpeg -i 1.mp4 -vcodec libx264 -tune zerolatency -crf 18 http://localhost:1234/feed1.ffm &
#ffmpeg -i 2.mp4 -vcodec libx264 -tune zerolatency -crf 18 http://localhost:1235/feed2.ffm &
#ffmpeg -i 3.mp4 -vcodec libx264 -tune zerolatency -crf 18 http://localhost:1236/feed3.ffm &
#ffmpeg -i 4.mp4 -vcodec libx264 -tune zerolatency -crf 18 http://localhost:1237/feed4.ffm &
./rtsp-simple-server rtsp_server.yml &
ffmpeg -re -stream_loop -1 -i 1.mp4 -vcodec copy -acodec copy -f rtsp -rtsp_transport tcp rtsp://localhost:8554/live1.sdp &
ffmpeg -re -stream_loop -1 -i 2.mp4 -vcodec copy -acodec copy -f rtsp -rtsp_transport tcp rtsp://localhost:8554/live2.sdp &
ffmpeg -re -stream_loop -1 -i 3.mp4 -vcodec copy -acodec copy -f rtsp -rtsp_transport tcp rtsp://localhost:8554/live3.sdp &
ffmpeg -re -stream_loop -1 -i 4.mp4 -vcodec copy -acodec copy -f rtsp -rtsp_transport tcp rtsp://localhost:8554/live4.sdp &

使用OpenCV库来读取和显示四个RTSP视频流，并将它们拼接成一个单一的窗口

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

int main(int argc, char **argv)
{
    
    // Ubuntu安装ffmpeg：sudo apt-get install ffmpeg
    // rtsp地址变量
    // 一般main 主码流，sub 子码流
    std::string rtsp1 = "rtsp://admin:SEGJKL@192.168.1.185:554/h264/ch1/sub/av_stream";
    std::string rtsp2 = rtsp1;
    std::string rtsp3 = rtsp1;
    std::string rtsp4 = rtsp1;

    // std::string rtsp1 = "rtsp://localhost:8554/live1.sdp";
    // std::string rtsp2 = "rtsp://localhost:8554/live2.sdp";
    // std::string rtsp3 = "rtsp://localhost:8554/live3.sdp";
    // std::string rtsp4 = "rtsp://localhost:8554/live4.sdp";

    // CAP_FFMPEG：使用ffmpeg解码
    cv::VideoCapture stream1 = cv::VideoCapture(rtsp1, cv::CAP_FFMPEG);
    cv::VideoCapture stream2 = cv::VideoCapture(rtsp2, cv::CAP_FFMPEG);
    cv::VideoCapture stream3 = cv::VideoCapture(rtsp3, cv::CAP_FFMPEG);
    cv::VideoCapture stream4 = cv::VideoCapture(rtsp4, cv::CAP_FFMPEG);

    if (!stream1.isOpened() || !stream2.isOpened() || !stream3.isOpened() || !stream4.isOpened())
    {
    
        std::cout << "有视频流未打开" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame1;
    cv::Mat frame2;
    cv::Mat frame3;
    cv::Mat frame4;

    cv::Mat H1, H2, V;

    // 使用namedWindow创建窗口，WINDOW_AUTOSIZE：自动调整窗口大小
    cv::namedWindow("rtsp_demo", cv::WINDOW_AUTOSIZE);

    while (true)
    {
    
        if (!stream1.read(frame1) || !stream2.read(frame2) || !stream3.read(frame3) || !stream4.read(frame4))
        {
    
            std::cout << "有视频流未读取" << std::endl;
            continue;
        }
        // 缩放等处理
        cv::resize(frame1, frame1, cv::Size(500, 300));
        

        cv::resize(frame2, frame2, cv::Size(500, 300));
        cv::flip(frame2, frame2, 1);

        cv::resize(frame3, frame3, cv::Size(500, 300));
        cv::cvtColor(frame1, frame1, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::cvtColor(frame1, frame1, cv::COLOR_GRAY2BGR);

        cv::resize(frame4, frame4, cv::Size(500, 300));
        cv::putText(frame4, "RTSP demo", cv::Point(100, 100), cv::FONT_ITALIC, 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
        // 拼接
        cv::hconcat(frame1, frame2, H1);
        cv::hconcat(frame3, frame4, H2);
        cv::vconcat(H1, H2, V);

        cv::imshow("rtsp_demo", V);

        if (cv::waitKey(1) == 27)
        {
    
            break;
        }
    }

    return 0;
}

四. 人脸检测

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

// 初始化模型
const std::string tensorflowConfigFile = "./weights/opencv_face_detector.pbtxt";
const std::string tensorflowWeightFile = "./weights/opencv_face_detector_uint8.pb";
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(tensorflowWeightFile, tensorflowConfigFile);


// 检测并绘制矩形框
void detectDrawRect(cv::Mat &frame)
{
    
    // 获取图像的宽高
    int frameHeight = frame.rows;
    int frameWidth = frame.cols;

    // 预处理，resize + swapRB + mean + scale
    cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1.0, cv::Size(300, 300), cv::Scalar(104.0, 177.0, 123.0), false, false);
    // 推理
    net.setInput(inputBlob, "data");
    cv::Mat detection = net.forward("detection_out");

    // 获取结果
    cv::Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());

    // 遍历多个人脸结果
    for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++)
    {
    
        // 置信度
        float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);

        if (confidence > 0.2)
        {
    
            // 两点坐标
            int l = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * frameWidth);
            int t = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * frameHeight);
            int r = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * frameWidth);
            int b = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * frameHeight);
            // 画框
            cv::rectangle(frame, cv::Point(l, t), cv::Point(r, b), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
    }
}
// 图片测试
void imageTest()
{
    
    // 读取图片
    cv::Mat img = cv::imread("./media/test_face.jpg");
    // 推理
    detectDrawRect(img);
    // 显示
    cv::imshow("image test", img);
    // 保存
    cv::imwrite("./output/test_face_result.jpg", img);
    cv::waitKey(0);
}

// 实时视频流检测
void videoTest()
{
    
    // =========== 摄像头 ===========
    // 先读取camera或文件视频流并显示
    // cv::VideoCapture cap(2);
    // // 设置指定摄像头的分辨率
    // int width = 640;
    // int height = 480;
    // // 设置摄像头宽度和高度
    // cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width);
    // cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height);

    // =========== 文件 ===========
    // 先读取camera或文件视频流并显示
    cv::VideoCapture cap("./media/video.mp4");
    // 获取视频流的宽高
    int width = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
    int height = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);

    // 构造写入器
    // 写入MP4文件，参数分别是：文件名，编码格式，帧率，帧大小
    cv::VideoWriter writer("./output/record.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('H', '2', '6', '4'), 25, cv::Size(width, height));

    if (!cap.isOpened())
    {
    
        std::cout << "Cannot open the video cam" << std::endl;
        // 退出
        exit(1);
    }
    cv::Mat frame;

    while (true)
    {
    
        if (!cap.read(frame))
        {
    
            std::cout << "Cannot read a frame from video stream" << std::endl;
            break;
        }

        // flip
        cv::flip(frame, frame, 1);
        // 推理
        detectDrawRect(frame);

        // 写入
        writer.write(frame);

        // cv::imshow("MyVideo", frame);
        // if (cv::waitKey(1) == 27)
        // {
    
        //     std::cout << "esc key is pressed by user" << std::endl;
        //     break;
        // }
    }
}

int main(int argc, char **argv)
{
    
    // 图片测试
    // imageTest();
    // 视频测试
    videoTest();
    return 0;
}

总结

opencv (C++)简单用法