使用 C/C++ 和 OpenCV 调用摄像头_c++调用摄像头

使用 C/C++ 和 OpenCV 调用摄像头 📸

OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它使得从摄像头捕获和处理视频流变得非常简单。本文将指导你如何使用 C/C++ 和 OpenCV 来调用摄像头、读取视频帧并进行显示。

准备工作

在开始之前，请确保你已经正确安装了 OpenCV 库，并且你的开发环境（如 Visual Studio, Code::Blocks, CLion, 或者使用 CMake/GCC 的命令行环境）已经配置好可以链接 OpenCV 库。

你需要包含以下头文件：

#include  // 包含 OpenCV 的核心功能和高级 GUI (highgui)#include  // 用于标准输入输出

1. 打开摄像头

要从摄像头捕获视频，我们首先需要创建一个 cv::VideoCapture 对象。它的构造函数可以接受一个整数作为参数，该整数表示摄像头的索引。通常，0 代表系统默认的内置摄像头，1 代表第一个外部摄像头，以此类推。

cv::VideoCapture cap; // 创建一个 VideoCapture 对象int cameraIndex = 0; // 通常 0 是默认摄像头cap.open(cameraIndex); // 或者直接 cv::VideoCapture cap(0);// 检查摄像头是否成功打开if (!cap.isOpened()) { std::cerr << \"错误: 无法打开摄像头 \" << cameraIndex << std::endl; return -1; // 或者进行其他错误处理}

提示：

• 你也可以传递一个视频文件的路径字符串给 cv::VideoCapture 的构造函数或 open() 方法来读取视频文件。
• 如果有多个摄像头，你可以尝试不同的索引（0, 1, 2, …）直到找到你想要的摄像头。

2. 读取视频帧

一旦摄像头成功打开，我们就可以在一个循环中逐帧读取视频。cv::VideoCapture::read() 方法或重载的 >> 运算符可以用来获取新的帧。

read() 方法会返回一个布尔值，表示是否成功读取到一帧。读取到的帧会存储在一个 cv::Mat 对象中。

cv::Mat frame; // 创建一个 Mat 对象来存储每一帧while (true) { bool success = cap.read(frame); // 读取新的一帧 // 或者 cap >> frame; if (!success || frame.empty()) { std::cerr << \"错误: 无法从摄像头读取帧\" << std::endl; break; // 如果读取失败或帧为空，则退出循环 } // 在这里可以对 \'frame\' 进行处理，例如： // cv::cvtColor(frame, grayFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图 // cv::GaussianBlur(frame, blurredFrame, cv::Size(5, 5), 0); // 高斯模糊 // ... (接下来的步骤：显示帧)}

3. 显示视频帧

OpenCV 的 highgui 模块提供了显示图像和视频的功能。我们可以使用 cv::imshow() 函数来显示捕获到的帧。通常还需要配合 cv::waitKey() 来控制帧的显示时间和处理用户输入。

 // ... (在读取帧的循环内部) cv::imshow(\"摄像头画面\", frame); // 在名为 \"摄像头画面\" 的窗口中显示帧 // 等待按键，延迟 1 毫秒。 // 如果按下 \'ESC\'键 (ASCII 值为 27)，则退出循环 // waitKey 返回按下键的 ASCII 值，如果没有按键则返回 -1 int key = cv::waitKey(1); if (key == 27) { // ESC 键 std::cout << \"ESC键被按下，正在关闭...\" << std::endl; break; } else if (key != -1) { // 可以添加其他按键的逻辑 // std::cout << \"按键: \" << key << std::endl; }

cv::waitKey(delay) 函数会等待指定的 delay 毫秒数。

• 如果 delay 为 0 或负数，它会无限期等待直到有按键按下。
• 如果 delay 为正数，它会等待 delay 毫秒。如果在等待期间有按键按下，函数会返回按键的 ASCII 值；否则返回 -1。
• 对于视频流，通常使用一个较小的值（如 1 或 30）来确保视频流畅播放，并允许程序响应按键事件。

4. 释放资源

当不再需要摄像头或程序即将退出时，务必释放 cv::VideoCapture 对象，并销毁所有创建的窗口。

// ... (在主函数末尾或退出前)cap.release(); // 释放 VideoCapture 对象cv::destroyAllWindows(); //销毁所有由 OpenCV 创建的窗口

虽然 cv::VideoCapture 对象在析构时会自动释放摄像头，但显式调用 release() 是一个好习惯。

5. 获取和设置摄像头属性 (可选)

cv::VideoCapture 对象还允许你获取和设置摄像头的一些属性，例如帧的宽度、高度、FPS（每秒帧数）等。这些属性由 cv::CAP_PROP_* 枚举定义。

• 获取属性: cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
• 设置属性: cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, newValue)

// 获取摄像头默认的帧宽度和高度double frameWidth = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);double frameHeight = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS);std::cout << \"默认宽度: \" << frameWidth << std::endl;std::cout << \"默认高度: \" << frameHeight << std::endl;std::cout << \"默认FPS: \" << fps << std::endl;// 尝试设置新的宽度和高度 (摄像头可能不支持所有值)// bool setWidthSuccess = cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280);// bool setHeightSuccess = cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720);// if (setWidthSuccess && setHeightSuccess) {// std::cout << \"成功设置分辨率为 1280x720\" << std::endl;// } else {// std::cout << \"警告: 未能成功设置期望的分辨率\" << std::endl;// // 再次获取实际生效的宽度和高度// frameWidth = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH);// frameHeight = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);// std::cout << \"当前宽度: \" << frameWidth << std::endl;// std::cout << \"当前高度: \" << frameHeight << std::endl;// }

注意: 并非所有摄像头都支持通过 set() 方法修改所有属性，或者可能只支持特定的预设值。设置后最好再次 get() 以确认实际生效的值。

完整示例代码

下面是一个将以上所有步骤整合在一起的完整示例：

#include #include int main() { // 1. 打开摄像头 cv::VideoCapture cap; int cameraIndex = 0; // 尝试不同的索引，如果默认摄像头不工作 cap.open(cameraIndex); // 检查摄像头是否成功打开 if (!cap.isOpened()) { std::cerr << \"错误: 无法打开摄像头 \" << cameraIndex << std::endl; // 尝试下一个摄像头索引，如果需要 // cameraIndex = 1; // cap.open(cameraIndex); // if (!cap.isOpened()) { // std::cerr << \"错误: 仍然无法打开摄像头 \" << cameraIndex << std::endl; // return -1; // } return -1; } std::cout << \"摄像头 \" << cameraIndex << \" 已成功打开.\" << std::endl; // (可选) 获取和打印摄像头属性 double frameWidth = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH); double frameHeight = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS); std::cout << \"帧宽度: \" << frameWidth << std::endl; std::cout << \"帧高度: \" << frameHeight << std::endl; std::cout << \"FPS: \" << fps << std::endl; // 注意：FPS 可能不准确或不被所有摄像头支持 cv::Mat frame; // 用于存储每一帧 std::string windowName = \"摄像头画面 - 按 ESC 退出\"; cv::namedWindow(windowName, cv::WINDOW_AUTOSIZE); // 创建一个窗口 // 2. 读取并显示视频帧 while (true) { bool success = cap.read(frame); // 或者 cap >> frame; if (!success || frame.empty()) { std::cerr << \"错误: 无法从摄像头读取帧或视频已结束\" << std::endl; break; } // 在这里可以对 \'frame\' 进行图像处理 // 例如：显示帧号或时间戳 // cv::putText(frame, \"Frame: \" + std::to_string(cap.get(cv::CAP_PROP_POS_FRAMES)), // cv::Point(10, 30), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 3. 显示帧 cv::imshow(windowName, frame); // 等待按键，延迟 (1000/FPS) ms 以大致匹配视频帧率，或者简单用 1-30ms // 如果 fps > 0, 使用 int delay = 1000.0 / fps; 否则使用一个默认值 int delay = (fps > 0) ? static_cast<int>(1000.0 / fps) : 30; if (delay <= 0) delay = 30; // 防止 delay 为0或负数导致无限等待 int key = cv::waitKey(delay); // 等待约 30ms，或根据FPS计算 if (key == 27) { // ESC 键的 ASCII 值 std::cout << \"ESC键被按下，正在关闭...\" << std::endl; break; } else if (key == \'s\' || key == \'S\') { // 示例：按 \'s\' 保存当前帧 std::string filename = \"captured_frame.png\"; cv::imwrite(filename, frame); std::cout << \"当前帧已保存为 \" << filename << std::endl; } } // 4. 释放资源 cap.release(); cv::destroyAllWindows(); return 0;}

编译和运行 (以 g++ 为例):

假设你的 OpenCV 安装在标准路径，并且你已经设置了 pkg-config：

g++ your_code.cpp -o camera_app `pkg-config --cflags --libs opencv4`./camera_app

如果未使用 pkg-config，你可能需要手动指定包含目录和库文件：

g++ your_code.cpp -o camera_app -I/path/to/opencv/include -L/path/to/opencv/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_imgproc./camera_app

(具体的库名称可能因 OpenCV 版本和模块而略有不同，如 opencv_videoio 是处理视频 I/O 的关键库)。

常见问题与调试技巧

• 无法打开摄像头:
  • 确保摄像头已连接并且驱动程序已正确安装。
  • 检查是否有其他应用程序正在使用该摄像头。
  • 尝试不同的 cameraIndex (0, 1, 2, …)。
  • 在 Linux 上，检查 /dev/video* 设备文件是否存在以及你是否有权限访问它们。
• 视频流卡顿或延迟:
  • 确保 cv::waitKey() 的延迟参数设置合理。太小的值可能导致 CPU 占用过高，太大的值则导致卡顿。
  • 图像处理步骤如果过于复杂，会增加每帧的处理时间。
• 窗口不显示或一闪而过:
  • 确保在主循环之后调用 cv::destroyAllWindows()，并且 cv::waitKey() 在循环内部被正确调用以刷新窗口事件。
• 帧为空 (frame.empty() 为 true):
  • 这可能发生在视频文件结束，或者摄像头出现问题时。

希望这篇文章能帮助你成功使用 C/C++ 和 OpenCV 调用你的摄像头！