OpenCV的视频图像处理
基于OpenCV的图像处理实践
基于OpenCV的图像处理实践一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理已经成为了一个重要的领域。
而在图像处理中，OpenCV（开源计算机视觉）的出现是一次重要的突破。
OpenCV作为一款规模宏大并且功能强大的开源图像处理库，其可用于许多不同的应用领域，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。
本文旨在介绍OpenCV的基本概念和应用实践。
二、OpenCV的基本概念OpenCV（全称Open Source Computer Vision Library，即开源计算机视觉库）是一个跨平台的计算机视觉库，它以C/C++语言编写。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉库，拥有非常多的计算机视觉算法实现，包括各种图像处理、拍摄、分析以及基于机器学习的功能等。
OpenCV的主要特点有以下几个方面：1. 跨平台OpenCV库可以同时运行在Windows、Linux、Mac OS X、Android和iOS等各种系统上，开发人员不需要因为平台的变化而写不同的代码，使用OpenCV可以使得跨平台的开发变得十分方便。
2. 灵活易用OpenCV对于图像处理的各个领域都拥有大量的各种算法实现，因此可以很灵活的搭建各种形式的计算机视觉应用。
3. 高效性和准确性OpenCV的各种库都经过了严格的测试和优化，因此在运行效率上和处理准确性上都表现出色。
4. 自由开源OpenCV是完全开源的库，其提供各种开源功能模块。
由于很多开源开发者的积极参与，使得OpenCV的更新速度很快，其支持的算法也越来越多。
三、OpenCV的常见应用1. 图像处理OpenCV最常见的应用领域就是图像处理，它拥有各种人脸识别、图像去噪、边缘检测、图像纠正等处理功能。
这些处理函数可以帮助开发人员对图像进行处理，得到更好的图像质量和更准确的结果。
2. 视频分析除了图像处理，OpenCV还涉及到视频和实时视频分析的领域，包括视觉物体跟踪、视频稳定、帧率控制等等，这些应用可以使得视频分析的效果更加准确和稳定。
OpenCV图像处理技术介绍
OpenCV图像处理技术介绍一、概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款用于计算机视觉和机器视觉的开源跨平台库。
它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习、人工智能等领域，是一种非常强大、开放的框架。
本文将重点介绍 OpenCV 图像处理技术，以帮助读者了解它的具体应用和实现过程。
二、图像的读取和展示要使用 OpenCV 进行图像处理，需要先加载图像。
OpenCV 支持多种图像格式，如 BMP、JPEG、PNG、GIF 等。
用OpenCV 加载图像的方法有两种：一种是cv::imread() 函数，另一种是 cv::VideoCapture 类。
cv::imread() 函数可以通过指定图像路径或网络 URL 加载本地或远程图像，读取后返回一个 cv::Mat 对象，然后可以使用cv::imshow() 函数将图像展示在屏幕上。
三、灰度化和二值化灰度化将一个彩色图像转换为黑白图像，使得图像的像素值只有一个亮度值，而没有颜色信息。
在 OpenCV 中，可以通过cv::cvtColor() 函数将一张彩色图像转换为灰度图像。
二值化是将灰度图像中的像素值转换为 0 或 255，即黑色或白色。
它主要用于将图像转换为二进制图像，方便进一步处理。
在OpenCV 中，可以使用 cv::threshold() 函数实现图像的二值化，可以设置操作的阈值、最大值和操作类型等参数。
四、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或增强的处理方法。
在 OpenCV 中，可以使用 cv::GaussianBlur() 函数实现图像的高斯滤波，可以设置卷积核的大小和标准差等参数，以及边缘处理的方法。
此外，还可以使用 cv::medianBlur() 函数进行中值滤波，cv::bilateralFilter() 函数进行双边滤波，以及 cv::blur() 函数进行均值滤波等。
视频图像处理算法opencv在esp32及esp32s3上面的移植
opencv在esp32及esp32s3上面的移植1Opencv简介OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
这就使我们在esp32上实现OpenCV，进行图像处理以及计算机视觉成为了现实。
2Esp32s3简介ESP32-S3 和ESP32 一样是一款同时支持WIFI和蓝牙功能，可以说是专为物联网而生的一款Soc，应用领域贯穿移动设备、可穿戴电子设备、智能家居等，在2,4GHz 频带支持20MHz和40MHz频宽，和以往ESP32 不一样的是，蓝牙除了支持BLE以外，目前支持Bluetooth 5 和Bluetooth mesh，更多的GPIO口使其能控制的外设达到更多，全速USB OTG支持直接通过USB协议与芯片进行通信。
最主要的是esp32s3具有双核的cpu。
在图像处理方面有着先天的优势。
Core0通常使用作为wifi数据传输的处理。
Core1进行视觉处理进程的运行。
3移植硬件电路设计为实现esp32s3的视频处理的内存需求，我们选用内置8M flash，外扩8M spram 的模组；摄像头采用了ov2640作为输入；另外，为了调试方便，采用了240*240的LCD屏作为显示终端，可以实时看见图像处理结果。
以下是原理图：整体系统效果如下：反面的摄像头以及补光灯：此开发板可以在某宝上面搜索esp32s3 opencv。
4Demo软件效果一、Opencv中的目标拾取代码。
通常，我们在图像处理的时候，需要对采集照片进行灰度处理，然后，对照片进行二值化处理。
进而进行目标拾取。
使用的函数为：Mat inputImage(fb->height, fb->width, CV_8UC2, fb->buf);// rgb565 is 2 channels of 8-bit unsignedcvtColor(inputImage, inputImage, COLOR_BGR5652GRAY);threshold(inputImage, inputImage, 128, 255, THRESH_BINARY);轻松就会得到目标物体：效果如下：开发板中提供demo的源代码，可以使用esp-idf进行编译运行。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个非常强大的开源库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频。
作为C++程序员，了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结，并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前，首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上，可以通过下载预编译的二进制文件进行安装；在Linux评台上，可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后，还需进行一些环境配置，确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单，只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后，需要使用waitKey函数等待用户按下某个键，以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数，包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作，从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法，它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中，我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测，然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中，我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子，从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机（SVM）进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持，包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类，从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
如何在C++中进行图像和视频的处理和分析
如何在C++中进行图像和视频的处理和分析在C++中，我们可以使用一些库和工具来进行图像和视频的处理和分析。
下面将介绍几种常用的方法。
1.使用OpenCV库：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多函数和方法，可以用于图像和视频的处理和分析。
我们可以使用这个库来读取图像和视频、处理图像和视频、分析图像和视频等操作。
我们可以通过以下步骤在C++中使用OpenCV进行图像处理：-安装OpenCV库：可以从OpenCV官方网站下载OpenCV库，并按照官方文档进行安装。
-导入OpenCV库：在C++代码中添加`#include<opencv2/opencv.hpp>`来导入OpenCV库。
-读取图像和视频：使用OpenCV提供的函数如`imread()`和`VideoCapture`来读取图像和视频。
-图像处理：使用OpenCV提供的函数如`resize()`、`cvtColor()`、`filter2D()`等来进行图像处理操作，如调整大小、颜色转换、滤波等。
-分析图像和视频：使用OpenCV提供的函数如`findContours()`、`HoughLines()`、`opticalFlowFarneback()`等进行图像和视频分析操作，如轮廓检测、直线检测、光流分析等。
-显示图像和视频：使用OpenCV提供的函数如`imshow()`和`VideoWriter`来显示处理后的图像和视频。
2.使用FFmpeg库：FFmpeg是一个开源的音视频处理库，可以用于图像和视频的处理和分析。
它提供了许多函数和方法，可以用来读取、处理和编码图像和视频。
我们可以使用FFmpeg库来读取图像和视频、处理图像和视频、编码图像和视频等操作。
在C++中使用FFmpeg库需要以下步骤：-安装FFmpeg库：从FFmpeg官方网站下载FFmpeg库，并按照官方文档进行安装。
-导入FFmpeg库：在C++代码中添加`#include<libavcodec/avcodec.h>`来导入FFmpeg库。
基于OpenCV的实时图像处理与识别
基于OpenCV的实时图像处理与识别在当今数字化、智能化的时代下，图像处理和识别技术变得越来越重要。
OpenCV是一个常用的开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的函数和算法。
本文将介绍如何使用OpenCV来实现基于摄像头实时图像处理和识别。
一、准备工作首先，我们需要安装和配置OpenCV库，以便能够在Python中使用。
具体可以参考官网的安装指南。
安装完成后，引入库，并测试是否能够正常使用。
二、使用摄像头获取图像在进行图像处理和识别之前，首先需要获取摄像头实时生成的图像。
```import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)while True:ret, frame = cap.read()cv2.imshow("Video", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()```在上面的代码中，我们使用`cv2.VideoCapture(0)`函数打开摄像头。
其中参数`0`表示默认使用第一个摄像头，如果有多个摄像头，可以使用不同的数字来切换。
通过`cap.read()`函数读取摄像头返回的视频帧，`ret`表示读取是否成功，`frame`表示读取到的视频帧。
将读取到的视频帧通过`cv2.imshow()`函数显示在窗口中，通过`cv2.waitKey()`函数等待用户键盘输入，输入`q`表示退出程序。
最后，通过`cap.release()`函数释放资源，关闭窗口。
运行程序后，我们可以看到摄像头实时获取到的图像。
三、实现图像处理功能在获取摄像头实时生成的图像后，我们可以对图像进行一些处理，以便后续进行识别。
1. 图像灰度处理将彩色图像转换成灰度图像是进行图像处理的第一步。
通过OpenCV中的`cv2.cvtColor()`函数实现。
基于OpenCV的视频图像处理应用研究
通 过 调 用 Ｏ ｅ Ｃ 图 形 处 理 库 设 计 摄 像 头 应 用 程 序 ， 最 终 实现 把 摄 像 头 采 集 到 的 视 频 流 数 据 显 示 在 ｐｎ Ｖ
ＧＵＯ Ｈｕｉ ， 。 ＣＨＥＮ Ｇｕａ ｎｇ ，
（ ．ｏｌ ｅ ｆ Ｉｆｒ ａｉ Ｓｉｎｅ ｎ Ｔ ｅ ｎｌ ｙ， ｏ ｇｕ Ｕ ｉｅｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０ ０， ｈｎ ； １Ｃ ｌｇ ｏ ｎｏｍ ｔ ｎ ｃｅｃ ａ ｄ ｅｈ ｏ ｇ １ ｎ ｈ ａ ｎｖｒｉ ，ｈ ｎｈ ｉ ２ Ｃ ｉ ｅ ｏ ｏ ） ｔ ２ １ ６ ａ
Ｋ ｙ ｗｏｄ ｅ ｒｓ：ｅ ｂ ｄ ｅ ｙｔｍ；Ａ Ｍ— ｉ ｘ ＴＱｏ ｉ；Ｏ ｅ Ｃ ｍ ｅｄ ｄ ｓｓ ｅ Ｒ Ｌｎ ；Ｑ ／ ｔ ａ ｐｎ ｕ ｐ Ｖ
随 着 计 算 机 和 微 电子 技 术 的 迅 速 发 展 ， 入 式 ＡＲ 嵌 Ｍ 及 Ａ ＲＭ— ｉｕ Ｌｎ ｘ操 作 系 统 已 广 泛 应 用 于 工 业 控 制 、 信 、 通 医疗 仪 器 等 各 个 领 域 。 多 公 共 场 所 和 居 民小 区 等 地 点 许 都 安 装 了视 频 监 控 系 统 ， 而 视 频 监 控 与 显 示 终 端 的 应 因 用 越 来 越 广 泛 。 于 是 ， 何 以 更 高 的 效 率 和 更 低 的 成 本 如
２・ ｇｉｅ ｒｎｇＲｅ ｅ ｒ ｎ ｅ ｆＤｉｉｉｅ ｘｉｅ＆ Ｆａ ｈｏ ｃ ｏｏ ｙ， ｉ ｓ ｆＥｄ ａ ｉｎ Ｅｎ ｎ ｅ ｉ ｓ ａｃｈ Ｃｅ ｔ ｒｏ ｇ ｔｚ ｄ Ｔｅ ｔ ］ ｓ ｉｎ Ｔｅ ｈｎ ｌｇ Ｍ ｎｉｎｙ ｏ ｕｃ ｔｏ
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现刘培军;马明栋;王得玉【摘要】In the research of digital image processing technology, when a small number of images are processed, various image processing algorithms are generally used for programming according to different requirements, and there are a lot of repetitive work. However, when the amount of digital image data is large and the real-time requirement of processed images is high, all images are processed, codes and algorithms are written manually, which is quite difficult and inefficient. In order to effectively solve the above problems, based on OpenCV computer vision library and under the integrated development environment of Qt Creator, we develop and implement an image processing system of object-oriented programming with better interface and convenient for users. The practice of digital image processing shows that the system can process images efficiently and quickly.%在数字图像处理技术的研究过程中,基于平时对少量图像进行处理时,一般都是针对不同需求运用各种图像处理算法进行编程,存在着许多重复性工作.而当数字图像数据量非常大且对处理的图像实时性要求非常高时,对所有图像进行处理,代码以及算法的实现都通过人工进行编写,存在着相当大的难度且效率十分低下.为有效解决上述问题,以OpenCV计算机视觉库为基础,在Qt Creator 集成开发环境下,采用面向对象编程,开发并实现了一款界面良好,方便用户使用的图像处理系统.通过对大量数字图像处理的实践表明,该系统能够有效快速地对图像进行处理.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)003【总页数】5页(P127-131)【关键词】图像处理算法;OpenCV;Qt Creator;面向对象;图像处理系统【作者】刘培军;马明栋;王得玉【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院, 江苏南京 210003;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP3020 引言在计算机技术如此成熟的今天，图像处理理论与技术已经得到了较为全面的发展并在持续不断的优化创新中，尤其在人工智能、航空航天、工业部件检测、交通、医学等领域得到了广泛应用[1-2]。
基于opencv的数字图像处理技术研究与实现
无线互联科技 Wireless Internet Technology
N o .2 2 N o v e m b e r，2 019
基于OpenCV的数字图像处理技术研究与实现
邹宏伟
（兰州石化职业技术学院，甘肃 兰州 730060）
摘 要：近年来，机器视觉图像处理技术得到了大力发展，如何提高数字图像处理的效率和性能是人们广泛关注的热点话题。 文章将利用OpenCV编译技术来加强数字图像处理效果，先建立OpenCV环境，进而完成OpenCV视频图像采集应用，利用已 截取的图像来完成边缘检测和角点提取与检测。 关键词：机器视觉；数字图像处理技术；OpenCV
本文利用OpenCV算法数据库对视频头拍摄的图像进 行采集，可使用相关抓取程序来予以实现。将程序语句输
入到新建C++Source file 中，重新连接摄像头，就能直接 得到视频图像[1]。本次实验所采集到的视频数字图像如图1 所示。
图1 视频采集数字图像 3 基于OpenCV的图像技术处理
文章所探讨的OpenCV图像技术处理主要是利用计算 机软件完成截图的图像变换、几何变换、滤波、边缘检测、 直方图以及数学形态学处理等内容，通过各种技术能够直接 对图像进行分析与理解，采集后完成底层处理，并形成较高 质量的图像以便后期的机器视觉应用。 3.1 从已获图像中截图
OpenCV图像处理算法完成的图像处理与仿真分析，已经在 实际工程中广泛应用。 1 基于OpenCV数据库的程序环境构建 1.1 安装OpenCV
O p e n C V图像处理算法 数 据库的安装 过 程 要关注 对 环境变量的设置，选中“Add＼OpenCV＼bin to the system PATH”选项后，可完成对环境变量PATH的载入。假定已 安装好的OpenCV 路径为C：＼Program Files＼OpenCV。 进入VC++环境，依次在菜单中点选Tools— Options— Di rector ies，确认lib路径为Libra r y f iles，要包含所有 OpenCV库文件路径。 1.2 程序框架的规范构建
opencv中缩放旋转模板匹配原理
Opencv是一个开源计算机视觉库，可用于处理图像和视频。
在Opencv中，缩放、旋转和模板匹配是常见的图像处理操作，了解这些操作的原理对于深入理解Opencv的工作原理非常重要。
本文将对Opencv中缩放、旋转和模板匹配的原理进行详细介绍，希望能帮助读者更好地掌握图像处理的相关知识。
一、缩放原理1.1 缩放的概念在图像处理中，缩放是指改变图像的尺寸大小。
通常情况下，我们会将图像缩小或放大到需要的大小。
Opencv中提供了resize函数来实现图像的缩放操作。
1.2 缩放的原理Opencv中的resize函数使用了插值算法来实现图像的缩放。
常见的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和立方插值。
在进行图像缩放时，resize函数会根据目标图像的大小和原始图像的大小，使用插值算法来计算新图像中每个像素的数值。
这样就可以实现图像的缩放操作。
二、旋转原理2.1 旋转的概念旋转是指改变图像的旋转角度，使得图像产生旋转的效果。
Opencv 中提供了getRotationMatrix2D和warpAffine函数来实现图像的旋转操作。
2.2 旋转的原理Opencv中的旋转操作是通过仿射变换来实现的。
使用getRotationMatrix2D函数来计算出旋转的变换矩阵。
使用warpAffine函数来对图像进行仿射变换，从而实现图像的旋转效果。
在进行仿射变换时，Opencv会对图像进行插值计算，以确保图像旋转后的质量和清晰度。
三、模板匹配原理3.1 模板匹配的概念模板匹配是一种在图像中寻找指定模式的方法。
在Opencv中，模板匹配可以用来在一幅图像中搜索和识别特定的模式。
Opencv中提供了matchTemplate和minMaxLoc函数来实现模板匹配操作。
3.2 模板匹配的原理Opencv中的模板匹配是通过将一个模板图像与另一幅目标图像进行比较来实现的。
将模板图像和目标图像转换为灰度图像。
使用matchTemplate函数对目标图像进行模板匹配计算，得到一个结果图像。
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OpenCV的视频图像处理嵌入式ARM及ARM-Linux操作系统已广泛应用于工业控制、通信、医疗仪器等各个领域。
ARM设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC 处理器、相关技术及软件。
技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。
适用于多种领域，比如嵌入控制、消费/教育类多媒体、DSP和移动式应用等。
许多公共场所和居民小区等地点都安装了视频监控系统，因而视频监控与显示终端的应用越来越广泛。
本文以嵌入式ARM作为硬件核心，ARM异步响应方式异步响应方式ARM也是一种非平衡数据链路操作方式，与NRM不同的是，ARM 下的传输过程由从站启动。
从站主动发送给主站的一个或一组帧中可包含有信息，也可以是仅以控制为目的而发的帧。
在这种操作方式下，由从站来控制超时和重发。
该方式对采用轮询方式的多站链路来说是必不可少的。
采用上述平台具有以下优点：（1）ARM-Linux与OpenCV库同为开源的免费软件，开发者不仅可以根据需要修改源代码来提高软件开发的灵活性，而且可以节约开发成本；（2）OpenCV库提供了许多视频图像处理的函数，因此开发者不需要花费大量的时间自己编写，可以提高软件的开发效率；（3）OpenCV 库中大部分函数都经过汇编优化，基于OpenCV的程序运行起来有更高的效率。
视频监控与显示系统的硬件和软件结构如图1所示。
硬件由三部分组成：（1）摄像头。
负责采集原始视频流数据；（2）ARM开发板。
负责处理原始的视频流数据；（3）LCD液晶显示器。
负责图像数据的显示。
软件部分也由三部分组成，这三部分运行在ARM-Liunx操作系统下：（1）摄像头驱动程序；（2）摄像头应用程序；（3）LCD显示驱动程序。
1 嵌入式系统应用程序开发方法1.1 硬件平台嵌入式系统开发平台由主机PC机和目标机ARM板组成。
Pentium 4的设计目标是适应更快的时钟速度，因为消费者开始依据更高的时钟购买计算机，是Intel生产的第7代x86微处理器，并且是继1995年出品的Pentium Pro之后的第一款重新设计过的处理器，首款产品代码为：Will AME tte，拥有1.4GHz左右的内核时钟，并使用Socket 423脚位架构，不同于Pentium II、Pentium III和各种Celeron处理器，因为是全新设计的产品，所以与Pentium Pro的关联很小。
值得注意的是，Pentium 4有着非常快速到400MHz的前端总线，之后更有提升到533MHz、800MHz。
它其实是一个为100MHz的四条并列总线，因此理论上它可以传送比一般总线多四倍的容量，所以号称有400MHz的速度。
所以主机PC要求CPU为Pentium 4或以上，拥有一个25针的并口、一个9针的RS-232串口和一个20GB的硬盘。
ARM板是由深圳市武耀博德信息技术有限公司生产的270-S平台。
1.2 软件开发平台软件程序的开发是在PC机上完成的，PC机上的开发环境是Redhat Linux 9.0。
Redhat提供了许多与程序开发有关的工具，还要在PC 机的Linux操作系统下安装QT和OpenCV软件工具包。
（1）QT软件包。
包括QT/X11 2.3.2库、QT/Embedded 2.3.2库、Qtopia 1.7.0库、uic工具、qmake工具、tmake工具和QT designer工具等。
（2）OpenCV软件包。
包括Libhighgui.so.0.9.7、、Libcxcore.so.0.9.7和等主要的库。
在开发摄像头应用程序之前，要把u-boot、ARM-Linux操作系统和外部设备的驱动程序移植进入ARM目标板270-S中，这样主机PC上开发的各类应用程序软件才能在ARM目标板上运行。
2 摄像头应用程序的构架与关键技术2.1 摄像头应用程序的结构应用程序由两部分构成：（1）在ARM-Linux QT/Qtopia图形操作系统下的窗口界面设计（即人机界面的设计）。
（2）对视频流数据进行处理，并把处理完成的图像数据显示在QT/Qtopia图形界面下。
摄像头应用程序结构图与库函数的调用关系如图2所示。
2.2 摄像头应用程序的关键技术本设计应用程序以OpenCV库和QT库为核心，负责处理视频数据与图像显示。
2.2.1 OpenCV简介OpenCV于1999年由Intel建立，现在由Willow Garage提供支持。
OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
2.2.2 嵌入式QT与Qtopia简介QT是跨平台C++图形用户界面工具。
由于QT采用面向对象开发，具有跨多平台、界面设计美观等特点，得到广泛应用。
因为KDE等项目使用QT作为支持库，所以有许多基于X-Windows的PC机上的应用程序可以非常方便地移植到QT上。
Qtopia 是Trolltech 公司为采用嵌入式Linux 操作系统的消费电子设备而开发的综合应用平台，Qtopia包含完整的应用层、灵活的用户界面、窗口操作系统、应用程序启动程序以及开发框架。
拥有窗口操作系统，游戏和多媒体，工作辅助应用程序，同步框架，PIM 应用程序，Internet应用程序，开发环境，输入法Java集成，本地化支持，个性化选项，无线支持等特点。
3 QT窗体的设计方法在QT编程中，有两种设计程序窗体（即人机界面）的方法。
第一种方法完全采用面向对象的C++编程语言实现，开发者需要手工编写所有的代码；另一种是采用编写代码与QT Designer设计工具相结合的方法。
QT Designer工具会帮助开发者完成大部分绘制窗体的工作。
本文摄像头应用程序的设计采用第二种方法。
QT Designer 是QT系统专用的窗口界面开发工具，它不包含任何编译器，而仅仅提供一个可视化界面编辑器。
QT Designer将编辑完成的窗体界面通过XML保存为。
ui文件，然后由专用的uic界面编译器将其转换为标准C++的源文件。
4 视频图像处理与显示视频图像处理与显示的过程如图3所示。
其过程主要由四步组成（1）初始化视频结构CvCapture*capture=0；capture=cvCaptureFromCAM（-1）；cvSetCaptureProperty（capture，CV_CAP_PROP_frame_W IDT H，320）；cvSetCaptureProperty（capture，CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT，240）；在OpenCV应用程序中都要定义一个CvCapture类型的指针变量capture。
CvCapture类是视频获取结构，它没有公共接口，各类图像数据存储位置的头地址都可以赋值给指针变量capture。
在capture指针被赋值之后，可以作为其他图像处理函数的参数使用，完成各种图像处理功能。
OpenCV库中用CvCapture*cvCaptureFromCAM（int index）函数对摄像头分配视频图像数据流和初始化CvCapture结构。
函数参数index为摄像头索引值。
如果系统只有一个摄像头或者使用哪个摄像头都无所谓，则index的值为-1。
对视频数据结构capture设置参数。
用到的OpenCV的库函数为int cvSetCaptureProperty。
参数capture指定哪个视频获取结构需要设置参数；property_id为属性标识符，由几个固定值组成，用来决定设置哪个参数。
（2）开启定时器后抓取图像帧关键代码：QTimer CameraTimer->start（50，false）；int cvGrabFrame（capture）；IplImage*frame=cvRetrieveFrame（capture）；如果视频结构初始化成功，则开启由QT库提供的QTimer定时器。
代码表示为：CameraTimer->start（50，false）。
参数“50”表示QT定时器每隔50 ms触发一次。
该槽函数抓取一帧图像的方法为：首先调用OpenCV库函数int cvGrabFrame（CvCapture*capture）；从摄像头实时采集的视频流中快速抓取一帧图像数据，并且把这帧图像数据存入ARM板的缓存中，这帧图像数据对于用户是不可见的。
采用这种机制，是因为cvGrabFrame（）可以把一帧图像数据以最快的速度存入缓存中[1]。
接下来，调用OpenCV库函数cvRetrieveFrame（）。
这个函数把刚刚通过cvGrabFrame（）抓取的一帧图像数据从内部缓存重新读取出来。
具体代码为：IplImage*frame=cvRetrieveFrame （capture）。
事实上在调用这个函数后，OpenCV内部会完成多步复杂的图像处理的工作。
（3）视频格式的转化关键代码：for（int y=0；y<height；y++）{ for（int x=0；x<width；x++）{ for（int i=0；i<3；i++）{*dst++=*frame->imageData++；}*dst++=0；}}由于cvRetrieveFrame（）重新读取到的一帧图像数据是IplImage 类型，IplImage类型是24位真彩的三通道BGR（BGR24），而QT库内与图像处理与显示相关的函数只支持对1 bit、8 bit或者32 bit的位图进行处理。
因此为了使IplImage类型帧图像能够在QT/Qtopia图像界面中显示，又不降低视频图像质量，需要通过程序将24位（BRG24）帧图像转化为32位（BRG32）帧图像。
BGR32每一个像素点除了拥有与BGR24相同的红绿蓝三种颜色，每种颜色8 bit外，要还在这三种颜色共24 bit的数据后面添加一组长度为8 bit的0数据。
因此，图像格式转化的方法应该在原始的24位图像数据中每隔三个字节加入一个字节的0。
下列代码为BGR24->BGR32图像中一个点的转化程序，其中frame->imageData为原始图像的指针，dst为转化后图像的指针。
for（int i=0；i<3；i++）{*dst++=*frame->imageData++；}*dst++=0；（4）将视频图像数据显示在QT/Qtopia图形界面关键代码：QImage image=QImage（（uchar*）image32，frame->width，frame->height，32，NULL，0，QImage：：LittleEndian）；QPainter display（picCamera）；display.drawImage（0，0，image）；首先调用QImage构造函数把上一步转换好的32位（BGR32）图像数据初始化为QT图像数据格式；然后调用QT的低水平绘制类QPainter的构造函数对主窗口的显示器组建初始化；初始化结束后将调用QPainter类的drawImage成员函数，把通过QImage类转换过的图像数据image绘制在主窗体的显示器中，代码为QPainter.drawImage（0，0，image）。