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JavaCV实战之调用摄像头基础详解

2024-04-02 19:04:59 285人浏览 薄情痞子

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录关于《JavaCV的摄像头实战》系列本篇概览环境和版本信息源码下载基本套路分析基本框架编码部署媒体服务器关于《JavaCV的摄像头实战》系列 《JavaCV的摄像头实战》顾名思义

关于《JavaCV的摄像头实战》系列

《JavaCV的摄像头实战》顾名思义,是使用JavaCV框架对摄像头进行各种处理的实战集合,这是欣宸作为一名Java程序员,在计算机视觉(computer vision)领域的一个原创系列,通过连续的编码实战,与您一同学习掌握视频、音频、图片等资源的各种操作

另外要说明的是,整个系列使用的摄像头是USB摄像图或者笔记本的内置摄像头,并非基于网络访问的智能摄像头

本篇概览

作为整个系列的开篇,本文非常重要,从环境到代码的方方面面,都会为后续文章打好基础,简单来说本篇由以下内容构成:

1.环境和版本信息

2.基本套路分析

3.基本框架编码

4.部署媒体服务器

接下来就从环境和版本信息开始吧

环境和版本信息

现在就把实战涉及的软硬件环境交代清楚,您可以用来参考:

操作系统:win10

jdk:1.8.0_291

Maven:3.8.1

idea:2021.2.2(Ultimate Edition)

JavaCV:1.5.6

媒体服务器:基于dockek部署的Nginx-rtmp,镜像是:alfg/nginx-rtmp:v1.3.1

源码下载

《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到,地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos):

这个git项目中有多个文件夹,本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下,如下图红框所示:

javacv-tutorials里面有多个子工程,《JavaCV的摄像头实战》系列的代码在simple-grab-push工程下:

基本套路分析

全系列有多个基于摄像头的实战,例如窗口预览、把视频保存为文件、把视频推送到媒体服务器等,其基本套路是大致相同的,用最简单的流程图表示如下:

从上图可见,整个流程就是不停的从摄像头取帧,然后处理和输出

基本框架编码

看过了上面基本套路,聪明的您可能会有这样的想法:既然套路是固定的,那代码也可以按套路固定下来吧

没错,接下来就考虑如何把代码按照套路固定下来,我的思路是开发名为AbstractCameraApplication的抽象类,作为《JavaCV的摄像头实战》系列每个应用的父类,它负责搭建整个初始化、取帧、处理、输出的流程,它的子类则专注帧数据的具体处理和输出,整个体系的UML图如下所示:

接下来就该开发抽象类AbstractCameraApplication.java了,编码前先设计,下图是AbstractCameraApplication的主要方法和执行流程,粗体全部是方法名,红色块代表留给子类实现的抽象方法:

接下来是创建工程,我这里创建的是maven工程,pom.xml如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="Http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>javacv-tutorials</artifactId>
        <groupId>com.bolinGCavalry</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <artifactId>simple-grab-push</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>

    <properties>
        <!-- javacpp当前版本 -->
        <javacpp.version>1.5.6</javacpp.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
            <version>1.2.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
            <version>2.13.3</version>
        </dependency>

        <!-- javacv相关依赖,一个就够了 -->
        <dependency>
            <groupId>org.bytedeco</groupId>
            <artifactId>javacv-platfORM</artifactId>
            <version>${javacpp.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

接下来就是AbstractCameraApplication.java的完整代码,这些代码的流程和方法命名都与上图保持一致,并且添加了详细的注释,有几处要注意的地方稍后会提到:

package com.bolingcavalry.grabpush.camera;

import lombok.Getter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.FFmpeg.global.avutil;
import org.bytedeco.javacv.*;
import org.bytedeco.OpenCV.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Scalar;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;


@Slf4j
public abstract class AbstractCameraApplication {

    
    protected static final int CAMERA_INDEX = 0;

    
    protected FrameGrabber grabber;

    
    @Getter
    private final double frameRate = 30;

    
    @Getter
    private final int cameraimageWidth = 1280;

    
    @Getter
    private final int cameraImageHeight = 720;

    
    private final OpenCVFrameConverter.ToIplImage openCVConverter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();

    
    protected abstract void initOutput() throws Exception;

    
    protected abstract void output(Frame frame) throws Exception;

    
    protected abstract void releaseOutputResource() throws Exception;

    
    protected int getInterval() {
        // 假设一秒钟15帧,那么两帧间隔就是(1000/15)毫秒
        return (int)(1000/ frameRate);
    }

    
    protected void instanceGrabber() throws FrameGrabber.Exception {
        grabber = new OpenCVFrameGrabber(CAMERA_INDEX);
    }

    
    protected Frame grabFrame() throws FrameGrabber.Exception {
        return grabber.grab();
    }

    
    protected void initGrabber() throws Exception {
        // 实例化帧抓取器
        instanceGrabber();

        // 摄像头有可能有多个分辨率,这里指定
        // 可以指定宽高,也可以不指定反而调用grabber.getImageWidth去获取,
        grabber.setImageWidth(cameraImageWidth);
        grabber.setImageHeight(cameraImageHeight);

        // 开启抓取器
        grabber.start();
    }

    
    private void grabAndOutput(int grabSeconds) throws Exception {
        // 添加水印时用到的时间工具
        SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

        long endTime = System.currentTimeMillis() + 1000L *grabSeconds;

        // 两帧输出之间的间隔时间,默认是1000除以帧率,子类可酌情修改
        int interVal = getInterval();

        // 水印在图片上的位置
        org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point point = new org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point(15, 35);

        Frame captureFrame;
        Mat mat;

        // 超过指定时间就结束循环
        while (System.currentTimeMillis()<endTime) {
            // 取一帧
            captureFrame = grabFrame();

            if (null==captureFrame) {
                log.error("帧对象为空");
                break;
            }

            // 将帧对象转为mat对象
            mat = openCVConverter.convertToMat(captureFrame);

            // 在图片上添加水印,水印内容是当前时间,位置是左上角
            opencv_imgproc.putText(mat,
                    simpleDateFormat.format(new Date()),
                    point,
                    opencv_imgproc.CV_FONT_VECTOR0,
                    0.8,
                    new Scalar(0, 200, 255, 0),
                    1,
                    0,
                    false);

            // 子类输出
            output(openCVConverter.convert(mat));

            // 适当间隔,让肉感感受不到闪屏即可
            if(interVal>0) {
                Thread.sleep(interVal);
            }
        }

        log.info("输出结束");
    }

    
    private void safeRelease() {
        try {
            // 子类需要释放的资源
            releaseOutputResource();
        } catch (Exception exception) {
            log.error("do releaseOutputResource error", exception);
        }

        if (null!=grabber) {
            try {
                grabber.close();
            } catch (Exception exception) {
                log.error("close grabber error", exception);
            }
        }
    }

    
    private void init() throws Exception {
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 设置ffmepg日志级别
        avutil.av_log_set_level(avutil.AV_LOG_INFO);
        FFmpegLogCallback.set();

        // 实例化、初始化帧抓取器
        initGrabber();

        // 实例化、初始化输出操作相关的资源,
        // 具体怎么输出由子类决定,例如窗口预览、存视频文件等
        initOutput();

        log.info("初始化完成,耗时[{}]毫秒,帧率[{}],图像宽度[{}],图像高度[{}]",
                System.currentTimeMillis()-startTime,
                frameRate,
                cameraImageWidth,
                cameraImageHeight);
    }

    
    public void action(int grabSeconds) {
        try {
            // 初始化操作
            init();
            // 持续拉取和推送
            grabAndOutput(grabSeconds);
        } catch (Exception exception) {
            log.error("execute action error", exception);
        } finally {
            // 无论如何都要释放资源
            safeRelease();
        }
    }
}

上述代码有以下几处要注意:

1.负责从摄像头取数据的是OpenCVFrameGrabber对象,即帧抓取器

2.initGrabber方法中,通过setImageWidth和setImageHeight方法为帧抓取器设置图像的宽和高,其实也可以不用设置宽高,由帧抓取器自动适配,但是考虑到有些摄像头支持多种分辨率,所以还是按照自己的实际情况来主动设置

3.grabAndOutput方法中,使用了while循环来不断地取帧、处理、输出,这个while循环的结束条件是指定时长,这样的结束条件可能满足不了您的需要,请按照您的实际情况自行调整(例如检测某个按键是否按下)

4.grabAndOutput方法中,将取到的帧转为Mat对象,然后在Mat对象上添加文字,内容是当前时间,再将Mat对象转为帧对象,将此帧对象传给子类的output方法,如此一来,子类做处理和输出的时候,拿到的帧都有了时间水印

至此,父类已经完成,接下来的实战,咱们只要专注用子类处理和输出帧数据即可

部署媒体服务器

《JavaCV的摄像头实战》系列的一些实战涉及到推流和远程播放,这就要用到流媒体服务器了,流媒体服务器的作用如下图,咱们也在这一篇提前部署好:

关于媒体服务器的类型,我选的是常用的nginx-rtmp,简单起见,找了一台linux电脑,在上面用Docker来部署,也就是一行命令的事儿:

docker run -d --name nginx_rtmp -p 1935:1935 -p 18080:80 alfg/nginx-rtmp:v1.3.1

另外还有个特殊情况,就是我这边有个闲置的树莓派3B,也可以用来做媒体服务器,也是用docker部署的,这里要注意镜像要选用shamelesscookie/nginx-rtmp-ffmpeg:latest,这个镜像有ARM64版本,适合在树莓派上使用:

docker run -d --name nginx_rtmp -p 1935:1935 -p 18080:80 shamelesscookie/nginx-rtmp-ffmpeg:latest

到此这篇关于JavaCV实战之调用摄像头基础详解的文章就介绍到这了,更多相关JavaCV调用摄像头内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: JavaCV实战之调用摄像头基础详解

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/162039.html(转载时请注明来源链接)

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