一、OpenCVFFmpeg库
OpenCVFFmpeg是包含FFmpeg命令行工具的OpenCV库扩展,它可以用于视频&音频解码、编码以及处理。
FFmpeg是一个开放源代码的跨平台多媒体解决方案。它可以解码、转换、编码几乎所有流行的多媒体格式。OpenCV是一个非常流行的计算机视觉和机器学习库。将两个库结合在一起,让我们能够处理视频和音频,并进行各种操作。
下面是一个用OpenCVFFmpeg库解码视频的简单示例:
#include #include int main() { cv::VideoCapture cap; if (!cap.open("video.mp4", cv::CAP_FFMPEG)) return 0; cv::Mat frame; for (;;) { cap >> frame; if (frame.empty()) break; cv::imshow("Frame", frame); cv::waitKey(1); } return 0; }
通过上面的示例代码,我们可以快速地建立一个简单地视频解码工具。
二、OpenCVFFmpeg RTMP 推流
OpenCVFFmpeg库也可以用来推流,这对于我们需要实时流传输应用程序非常有用。下面是一个用OpenCVFFmpeg库来将本地视频流推送到远程服务器的简单示例:
#include int main() { cv::CascadeClassifier face_cascade; face_cascade.load( "haarcascade_frontalface_alt.xml" ); cv::VideoCapture capture; capture.open(0); cv::Mat frame; cv::Size out_size(480, 640); cv::VideoWriter writer; writer.open("rtmp://localhost:1935/live/test", cv::CAP_FFMPEG, cv::VideoWriter::fourcc('F', 'L', 'V', '1'), 25.0, out_size, true); for (;;) { capture >> frame; if (frame.empty()) break; cv::Mat gray_frame; cv::cvtColor(frame, gray_frame, cv::COLOR_BGR2GRAY); std::vector faces; face_cascade.detectMultiScale(gray_frame, faces, 1.3, 4); for (const auto& face : faces) { cv::rectangle(frame, face, cv::Scalar(0, 0, 255), 3); } writer.write(frame); } return 0; }
上面的示例代码展示了如何使用OpenCVFFmpeg库来捕获视频帧并将其推送到服务器。
三、OpenCVFFmpeg 视频编码
OpenCVFFmpeg库还可以用于编码视频。
下面是一个用OpenCVFFmpeg库将图像序列转换为视频的简单示例:
#include int main() { cv::Mat frame; int fps = 30; int fourcc = cv::VideoWriter::fourcc('X', '2', '6', '4'); int width = 1280, height = 720; cv::VideoWriter writer("output.mp4", cv::CAP_FFMPEG, fourcc, fps, cv::Size(width, height), true); for (int i = 0; i < 300; i++) { frame.create(height, width, CV_8UC3); cv::randu(frame, cv::Scalar(0, 0, 0), cv::Scalar(255, 255, 255)); writer.write(frame); } return 0; }
在上面的示例中,我们先使用cv::VideoWriter创建一个视频输出文件,并通过cv::randu生成随机颜色的图像帧。再使用writer.write将帧写入文件。
四、OpenCVFFmpeg 音频解码
OpenCVFFmpeg库还可以用于音频处理,下面是一个简单的示例,可以从音频文件中提取信息:
#include int main() { cv::VideoCapture cap; cap.open("audio.mp3", cv::CAP_FFMPEG); while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; if (frame.empty()) break; if (frame.rows >= 3 * cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) / 4) { int sample_rate = (int)cap.get(cv::CAP_PROP_FPS); int channels = frame.channels(); int bytes_per_sample = static_cast(frame.elemSize() / frame.channels()); int num_samples = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int num_total_samples = num_samples * channels; int num_channels = 2; int bytes_per_channel = bytes_per_sample; std::vector audio_data(num_total_samples); int pos = 0; for (int i = 0; i < num_total_samples; i++) { audio_data[i] = frame.at(0, i); } // write to file or process audio_data here. } } return 0; }
在上面的示例中,我们首先从音频文件中获取音频帧,然后根据返回的结果计算每个音频帧中的样本数、采样率和声道数。然后我们将音频数据保存到vector中,可以将音频数据保存在文件中或进行其他处理。
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