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环境:VS2017+ OpenCV3.3 +CPP
前两天,使用opencv基于DNN实现了目标的分类和检测,但是我们在实际场景中,经常看到视频中实时的检测和目标分类,这些都是很有意思的,我也尝试的做了一个demo,首先,来说一下,如果和读取一个视频对象中的每一个帧~
一、引入头文件
#include <opencv2/opencv.hpp> //opencv编译到一起的统一接口
#include<iostream> //io流标准库
using namespace std;
using namespace cv;
二、数据准备
我使用的是opencv3.3中的demo视频,位置在D:\new_cv\opencv\sources\samples\data,下面有vtest.avi,使用的是opencv中视频操作的函数VideoCapture
int main(int argc, char** argv)
{
VideoCapture capture;
capture.open("D:/new_cv/opencv/sources/samples/data/vtest.avi");
if (!capture.isOpened())
{
cout << "can't open video" << endl;
return -1;
}
Mat frame;
while (capture.read(frame))
{
imshow("input", frame);
char c = waitKey(100);
if (c == 27)//esc键
{
break;
}
}
waitKey(0);
return 0;
}
测试结果:(嘿嘿^_^,脑补下,他是动态的!)
左边有我的微信,可以加好友,大家一起搞一些有意思的事情!^_^