大功效！利用Linux和OpenCV配合摄像头进行实时图像处理 (linux opencv 摄像头)

随着各种数字媒体技术的发展，计算机图像处理成为一个越来越重要的领域，而实时图像处理更是其中的热门话题之一。在这方面，Linux和OpenCV是两个非常好的选择。

Linux是一个开源操作系统，具有灵活、安全、稳定等特点，可以免费获取和使用。OpenCV则是一个计算机视觉库，提供了一系列的函数和类，可以进行图像处理、模式识别等方面的工作。此外，OpenCV还支持多种编程语言，包括C++、Python等。

在这篇文章中，我们将介绍如何利用Linux和OpenCV配合摄像头进行实时图像处理，包括图像采集、预处理、特征提取和显示。

之一步：图像采集

需要获取一个摄像头。在Linux上，摄像头的驱动程序通常是通过V4L（Video for Linux）接口实现的。可以使用一些命令来测试摄像头是否正常工作，例如：

$ ls /dev/video*

/dev/video0

$ v4l2-ctl –list-devices

USB Camera: USB Camera (u-0000:00:14.0-1):

/dev/video0

这里显示了一个名为“USB Camera”的设备，其对应的V4L子设备为“/dev/video0”，说明摄像头可以正常工作。

在程序中，可以使用OpenCV提供的VideoCapture类来获取摄像头图像。比如，以下代码可以打开摄像头，并进行一些初始化工作：

cv::VideoCapture cap(0);

if (!cap.isOpened()) {

std::cerr

return -1;

}

cv::Mat frame;

cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);

cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);

cap.set(cv::CAP_PROP_FPS, 30);

这里，cap对象是一个VideoCapture类的实例，构造函数的参数“0”表示使用系统默认的摄像头设备。isOpened()函数可以用来检查摄像头是否成功打开。set()函数则用于设置摄像头的一些参数，如图像宽度、高度和帧率等。

第二步：图像预处理

获取摄像头图像后，需要对其进行一些处理以便后续的操作。常见的图像预处理包括图像去噪、颜色空间转换、直方图均衡化等。

其中，图像去噪是最基本的操作之一。可以使用OpenCV提供的各种滤波器进行去噪，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。例如，以下代码使用高斯滤波器对摄像头图像进行去噪：

cv::Mat frame, frame_blur;

cv::GaussianBlur(frame, frame_blur, cv::Size(3, 3), 0, 0);

这里使用了GaussianBlur函数，参数Size(3, 3)表示卷积核大小为3×3，0和0表示标准差，在这里可以用来控制滤波的强度。

另外，颜色空间转换也是常见的图像预处理方法。OpenCV提供了cv::cvtColor()函数，可以实现常见的颜色空间转换，如RGB到灰度、RGB到HSV等。例如，以下代码将摄像头图像转换为灰度图像：

cv::Mat frame_gray;

cv::cvtColor(frame, frame_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

这里使用了COLOR_BGR2GRAY参数，表示将BGR彩色空间转换为灰度空间。

第三步：特征提取

特征提取是实时图像处理的核心部分，可以从图像中提取出有用的信息，并帮助我们实现各种应用。在这方面，OpenCV提供了各种特征提取函数和算法，如SIFT、SURF、ORB等。

以ORB算法为例，以下代码展示了如何使用OpenCV进行ORB特征提取：

cv::Mat frame_gray;

cv::cvtColor(frame, frame_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

std::vector keypoints;

cv::Mat descriptors;

cv::Ptr orb = cv::ORB::create(500, 1.2f, 8, 31, 0, 2, cv::ORB::HARRIS_SCORE, 31, 20);

orb->detectAndCompute(frame_gray, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

这里，orb是一个ORB类的指针，我们可以设置一些参数，如特征点数量、尺度空间参数、边界宽度等等。detectAndCompute()函数可以同时检测特征点并计算它们的描述符。

第四步：显示图像

我们需要将图像显示在屏幕上或保存到文件中。OpenCV提供了imshow()函数和imwrite()函数来实现这一目的。

以下是使用imshow()函数将图像显示在屏幕上的代码示例：

cv::namedWindow(“Camera”, cv::WINDOW_NORMAL);

cv::imshow(“Camera”, frame);

cv::wtKey(1);

这里使用了namedWindow()函数创建了一个名为“Camera”的窗口，并将摄像头图像显示在其中。wtKey()函数用于暂停程序的执行，其中参数1表示每帧图像的时间间隔，单位为毫秒。

除此之外，可以利用imwrite()函数将图像保存到磁盘中：

cv::imwrite(“/path/to/file.png”, frame);

这里将摄像头图像保存为PNG格式的文件。

相关问题拓展阅读：

• opencv调用摄像头函数

opencv调用摄像头函数

#include “opencv2/opencv.hpp”

int main()

{

//读取摄像头

//声明IplImage指针

IplImage* pFrame = NULL;

CvCapture* pCapture = NULL;

//窗口通过窗口名来标识

cvNamedWindow(“亮含迟video”, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

pCapture = cvCreateCameraCapture(CV_CAP_ANY);

cvWaitKey(0);

pFrame = cvQueryFrame( pCapture );

//while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))

//{

//cvShowImage(“video”, pFrame);

////延时 ,不然不会显示图像的,应该是扫描太快了

//cvWaitKey(33); //不然会因为太快导致显示还没完九需要去显示下一帧

//}

cvShowImage(“video”, pFrame);

cvWaitKey(0);

//释放图像

cvReleaseImage(&pFrame);

//销毁窗口

cvDestroyWindow(“video”);

//释放摄像敬李老纤设备

cvReleaseCapture(&pCapture);

return 0;

}

//网上粘的希望有用

这句话有问题，cvShowImage(“OutImage”,capture);

IplImage* image = cvQueryFrame(capture); 这样才得到图片，要显示的应该是image。

cvShowImage(“OutImage”,image);

//////////灶握///////誉辩首///庆数//////////////////////////////////////////////////////////

这个是opencv的c接口，建议使用c++接口，简单得多。

cv::VideoCapture Camera(0);

if (!Camera.isOpened())

return -1;

while (cv::waitKey(33) != 27)

{

cv::Mat mat;

if (!Camera.read(mat))

break;

cv::imshow(“video”, mat);

}

Camera.release();

return 0;

你把cvWaitKey(0)改为cvWaitKey(1)或者把括号里面的数改为10,100试试

关于linux opencv 摄像头的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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