基于OpenCV+QT的实时视频传输显示工具(一)

我不是女神ヾ 2021-06-11 15:11 1102阅读 0赞

时常会找一些比较有趣的东西来看，但一般都是看完尝试了事，没怎么做出总结过。现在想想真是可惜，这么多年来，看得东西也不少，但是留下的印记却很少，结果就是找工作时，却拿不出更多的加分项。所以从现在开始，还是做个有心人，慢慢积累，只有自身价值提升了，并且让人看得到，才能获得自己想要的那份报酬。

现在先从OpenCV的使用开始。我始终觉得学习一样东西，单纯学习这个东西是得不到提升的，必须要找到一个立意，构建起一个项目，以项目带动学习，这样理论知识和动手能力都能得到提高。

我的立意就是开发基于OpenCV+QT的实时视频传输显示工具。

基本的思路是实现一个C/S结构。C端实现显示摄像头采集的视频图像，并且在本地利用OpenCV对视频进行处理，并传输视频流。S端接受视频数据，并进行显示。

此过程需要用到的知识如下：

（1）      QT界面

（2）      摄像头视频采集与显示

（3）      OpenCV库使用

（4）      TCP/IP协议

（5）      H264

（6）      多线程编程

（7）      RTMP/RTSP/RTP协议

其中OpneCV、H264以及RTMP/RTSP/RTP对于我来说是两个完全新的东西，需要花点时间学习一下，而其他的基本上温习一下就可以了。

首先需要学习OpenCV的东西。我们可以先用OpenCV实现简单图像的加载和处理，然后再考虑视频的处理。本小节主要先对图形进行加载以及边缘提取，主要代码如下：

(1)加载图像

voidMainWindow::**Loadimage**(cv::Mat&mat)

\{

mat=cv::imread("F:\\\\opencv\_test.png");

if(mat.empty())

\{

return;

\}

return;

\}

(2)图像格式转换

因为opnencv读取的图片信息为Mat类型的，而QT界面上显示图片时，需要时Qimage类型的，因此还需要将Mat类型图片信息转成Qimage，

boolMainWindow::**Mat2Qimage**(cv::Mat&mat,QImage&qimage)

\{

if(mat.type()==CV\_8UC3)

\{

qimage=QImage((constunsignedchar\*)(mat.data),

mat.cols,mat.rows,

mat.step,

QImage::Format\_RGB888).rgbSwapped();

qimage.save("F:\\\\opencv\_test\_out.jpg","JPG");

\}

elseif(mat.type()==CV\_8UC1)

\{

staticQVector<QRgb>  sColorTable;

//onlycreateourcolortableonce

if(sColorTable.isEmpty())

\{

for(inti=0;i<256;++i)

sColorTable.push\_back(qRgb(i,i,i));

\}

qimage=QImage((constunsignedchar\*)(mat.data),

mat.cols,mat.rows,

mat.step,

QImage::Format\_Indexed8);

//Setthecolortable(usedtotranslatecolourindexestoqRgbvalues)

qimage.setColorTable(sColorTable);

qimage.save("F:\\\\opencv\_test\_out\_gray.jpg","JPG");

\}

else

\{

returnfalse;

\}

returntrue;

\}

（3）边缘提取

以下是边缘提取的代码，对图像进行边缘处理需要先进行灰度转换，将图像由3通道的彩色图转换为1通道的灰度图，降噪处理后再进行Canny进行边缘检测

voidMainWindow::**on\_TransButton\_clicked**()

\{

QImageqimage;

cv::MatgrayImage,detected\_edges;

cv::cvtColor(cvimage,grayImage,cv::COLOR\_BGR2GRAY);

cv::**blur**(grayImage,detected\_edges,cv::Size(3,3));

cv::Canny(detected\_edges,detected\_edges,threshold,3\*threshold,3);

std::cout<<detected\_edges.channels()<<std::endl;

if(!Mat2Qimage(detected\_edges,qimage))

\{

return;

\}

ui\->trans\_view\_label\->setPixmap(QPixmap::fromImage(qimage));

\}

![format_png][]

另外还做了其他转换，将获取的边缘图像作为掩码拷贝到原图上，形成彩色的边缘图，效果如下，具体做法大家可以自己去百度，网上应该有很多这样的用法。

![format_png 1][]

[format_png]: /images/20210516/9266159cdbb144e7820700e626ef14fc.png
[format_png 1]: /images/20210516/713c74946a6641b19887d547e753b3e1.png

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