opencv 摄像头读取视频保存
    namedWindow("E1",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow("E2",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    VideoCapture capture(0);
    Size size((int)capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH ),(int)capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ));
    VideoWriter writer;
    writer.open("D:\\shipin.avi",CV_FOURCC('M','J','P','G'),12,size);
    Mat log_frame, bgr_frame;
    for(;;)
    {
        capture>>bgr_frame;
        if(bgr_frame.empty()) break;

        imshow("E1",bgr_frame);
        Canny(bgr_frame,log_frame,60,120);
        imshow("E2",log_frame);
        writer<<log_frame;
        char c = waitKey(1);

        if(c == 27) break;
    }

    在上面这段代码中,视频保存在本地,但是只有6K,而且播放有没有东西

1个回答

chaoshengmingyue
潮生明月 这个是opencv1的程序写法,我这里用的是2,但是不知道哪里有问题
4 年多之前 回复
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抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
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} }; int main() { //检测窗口(64,128),块尺寸(16,16),块步长(8,8),cell尺寸(8,8),直方图bin个数9 HOGDescriptor hog(Size(64,128),Size(16,16),Size(8,8),Size(8,8),9);//HOG检测器,用来计算HOG描述子的 int DescriptorDim;//HOG描述子的维数,由图片大小、检测窗口大小、块大小、细胞单元中直方图bin个数决定 MySVM svm;//SVM分类器 //若TRAIN为true,重新训练分类器 if(TRAIN) { string ImgName;//图片名(绝对路径) ifstream finPos("d:/hogmit/pos/pos.txt");//正样本图片的文件名列表 //ifstream finPos("PersonFromVOC2012List.txt");//正样本图片的文件名列表 ifstream finNeg("d:/hogmit/neg/neg.txt");//负样本图片的文件名列表 Mat sampleFeatureMat;//所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数 Mat sampleLabelMat;//训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,-1表示无人 //依次读取正样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<PosSamNO && getline(finPos,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; //ImgName = "D:\\DataSet\\PersonFromVOC2012\\" + ImgName;//加上正样本的路径名 ImgName = "d:/hogmit/pos/" + ImgName;//加上正样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 if(CENTRAL_CROP) src = src(Rect(16,16,64,128));//将96*160的INRIA正样本图片剪裁为64*128,即剪去上下左右各16个像素 //resize(src,src,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) // cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //处理第一个样本时初始化特征向量矩阵和类别矩阵,因为只有知道了特征向量的维数才能初始化特征向量矩阵 if( 0 == num ) { DescriptorDim = descriptors.size();//HOG描述子的维数 //初始化所有训练样本的特征向量组成的矩阵,行数等于所有样本的个数,列数等于HOG描述子维数sampleFeatureMat sampleFeatureMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, DescriptorDim, CV_32FC1); //初始化训练样本的类别向量,行数等于所有样本的个数,列数等于1;1表示有人,0表示无人 sampleLabelMat = Mat::zeros(PosSamNO+NegSamNO+HardExampleNO, 1, CV_32FC1); } //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num,i) = descriptors[i];//第num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num,0) = 1;//正样本类别为1,有人 } //依次读取负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<NegSamNO && getline(finNeg,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/neg/" + ImgName;//加上负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } //处理HardExample负样本 if(HardExampleNO > 0) { ifstream finHardExample("d:/hogmit/hard/hard.txt");//HardExample负样本的文件名列表 //依次读取HardExample负样本图片,生成HOG描述子 for(int num=0; num<HardExampleNO && getline(finHardExample,ImgName); num++) { cout<<"处理:"<<ImgName<<endl; ImgName = "d:/hogmit/hard/" + ImgName;//加上HardExample负样本的路径名 Mat src = imread(ImgName);//读取图片 //resize(src,img,Size(64,128)); vector<float> descriptors;//HOG描述子向量 hog.compute(src,descriptors,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //cout<<"描述子维数:"<<descriptors.size()<<endl; //将计算好的HOG描述子复制到样本特征矩阵sampleFeatureMat for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) sampleFeatureMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,i) = descriptors[i];//第PosSamNO+num个样本的特征向量中的第i个元素 sampleLabelMat.at<float>(num+PosSamNO+NegSamNO,0) = -1;//负样本类别为-1,无人 } } //输出样本的HOG特征向量矩阵到文件 ofstream fout("d:/xlw/SampleFeatureMat.txt"); for(int i=0; i<PosSamNO+NegSamNO; i++) { fout<<i<<endl; for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { fout<<sampleFeatureMat.at<float>(i,j)<<" "; } fout<<endl; } //训练SVM分类器 //迭代终止条件,当迭代满1000次或误差小于FLT_EPSILON时停止迭代 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER+CV_TERMCRIT_EPS, 1000, FLT_EPSILON); //SVM参数:SVM类型为C_SVC;线性核函数;松弛因子C=0.01 CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 1, 0, 0.01, 0, 0, 0, criteria); cout<<"开始训练SVM分类器"<<endl; double time0=static_cast<double>(getTickCount()); svm.train(sampleFeatureMat,sampleLabelMat, Mat(), Mat(), param);//训练分类器 time0=((double)getTickCount()-time0)/getTickFrequency(); cout<<"训练完成"<<endl; cout<<"训练花费时间:"<<time0<<endl; svm.save("d:/xlw/SVM_HOG_mit_inria(1114pos+12180neg+433hard).xml");//将训练好的SVM模型保存为xml文件 } else //若TRAIN为false,从XML文件读取训练好的分类器 { cout<<"fail train"<<endl; //svm.load("SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample(误报少了漏检多了).xml");//从XML文件读取训练好的SVM模型 svm.load("d:/LBP/SVM_Model.xml"); } /************************************************************************************************* 线性SVM训练完成后得到的XML文件里面,有一个数组,叫做support vector,还有一个数组,叫做alpha,有一个浮点数,叫做rho; 将alpha矩阵同support vector相乘,注意,alpha*supportVector,将得到一个列向量。之后,再该列向量的最后添加一个元素rho。 如此,变得到了一个分类器,利用该分类器,直接替换opencv中行人检测默认的那个分类器(cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()), 就可以利用你的训练样本训练出来的分类器进行行人检测了。 ***************************************************************************************************/ DescriptorDim = svm.get_var_count();//特征向量的维数,即HOG描述子的维数 int supportVectorNum = svm.get_support_vector_count();//支持向量的个数 cout<<"支持向量个数:"<<supportVectorNum<<endl; Mat alphaMat = Mat::zeros(1, supportVectorNum, CV_32FC1);//alpha向量,长度等于支持向量个数 Mat supportVectorMat = Mat::zeros(supportVectorNum, DescriptorDim, CV_32FC1);//支持向量矩阵 Mat resultMat = Mat::zeros(1, DescriptorDim, CV_32FC1);//alpha向量乘以支持向量矩阵的结果 //将支持向量的数据复制到supportVectorMat矩阵中 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { const float * pSVData = svm.get_support_vector(i);//返回第i个支持向量的数据指针 for(int j=0; j<DescriptorDim; j++) { //cout<<pData[j]<<" "; supportVectorMat.at<float>(i,j) = pSVData[j]; } } //将alpha向量的数据复制到alphaMat中 double * pAlphaData = svm.get_alpha_vector();//返回SVM的决策函数中的alpha向量 for(int i=0; i<supportVectorNum; i++) { alphaMat.at<float>(0,i) = pAlphaData[i]; } //计算-(alphaMat * supportVectorMat),结果放到resultMat中 //gemm(alphaMat, supportVectorMat, -1, 0, 1, resultMat);//不知道为什么加负号? resultMat = -1 * alphaMat * supportVectorMat; //得到最终的setSVMDetector(const vector<float>& detector)参数中可用的检测子 vector<float> myDetector; //将resultMat中的数据复制到数组myDetector中 for(int i=0; i<DescriptorDim; i++) { myDetector.push_back(resultMat.at<float>(0,i)); } //最后添加偏移量rho,得到检测子 myDetector.push_back(svm.get_rho()); cout<<"检测子维数:"<<myDetector.size()<<endl; //设置HOGDescriptor的检测子 HOGDescriptor myHOG; myHOG.setSVMDetector(myDetector); //myHOG.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); //保存检测子参数到文件 ofstream fout("d:/xlw/HOGDetectorForOpenCV.txt"); for(int i=0; i<myDetector.size(); i++) { fout<<myDetector[i]<<endl; } /**************读入图片进行HOG行人检测******************/ Mat src = imread("d:/timg.png"); //Mat src = imread("2007_000423.jpg"); //Mat src = imread("1.png"); vector<Rect> found, found_filtered;//矩形框数组 cout<<"进行多尺度HOG人体检测"<<endl; myHOG.detectMultiScale(src, found, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);//对图片进行多尺度行人检测 //src为输入待检测的图片;found为检测到目标区域列表;参数3为程序内部计算为行人目标的阈值,也就是检测到的特征到SVM分类超平面的距离; //参数4为滑动窗口每次移动的距离。它必须是块移动的整数倍;参数5为图像扩充的大小;参数6为比例系数,即测试图片每次尺寸缩放增加的比例; //参数7为组阈值,即校正系数,当一个目标被多个窗口检测出来时,该参数此时就起了调节作用,为0时表示不起调节作用。 cout<<"找到的矩形框个数:"<<found.size()<<endl; //找出所有没有嵌套的矩形框r,并放入found_filtered中,如果有嵌套的话,则取外面最大的那个矩形框放入found_filtered中 for(int i=0; i < found.size(); i++) { Rect r = found[i]; int j=0; for(; j < found.size(); j++) if(j != i && (r & found[j]) == r) break; if( j == found.size()) found_filtered.push_back(r); } //画矩形框,因为hog检测出的矩形框比实际人体框要稍微大些,所以这里需要做一些调整 for(int i=0; i<found_filtered.size(); i++) { Rect r = found_filtered[i]; r.x += cvRound(r.width*0.1); r.width = cvRound(r.width*0.8); r.y += cvRound(r.height*0.07); r.height = cvRound(r.height*0.8); rectangle(src, r.tl(), r.br(), Scalar(0,255,0), 3); } imwrite("d:/SVM/ImgProcessed3.jpg",src); namedWindow("src",0); imshow("src",src); waitKey();//注意:imshow之后必须加waitKey,否则无法显示图像 /******************读入单个64*128的测试图并对其HOG描述子进行分类*********************/ ////读取测试图片(64*128大小),并计算其HOG描述子 //Mat testImg = imread("person014142.jpg"); //Mat testImg = imread("noperson000026.jpg"); //vector<float> descriptor; //hog.compute(testImg,descriptor,Size(8,8));//计算HOG描述子,检测窗口移动步长(8,8) //Mat testFeatureMat = Mat::zeros(1,3780,CV_32FC1);//测试样本的特征向量矩阵 //将计算好的HOG描述子复制到testFeatureMat矩阵中 //for(int i=0; i<descriptor.size(); i++) // testFeatureMat.at<float>(0,i) = descriptor[i]; //用训练好的SVM分类器对测试图片的特征向量进行分类 //int result = svm.predict(testFeatureMat);//返回类标 //cout<<"分类结果:"<<result<<endl; system("pause"); } ```
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张朝阳回应迟到 1 分钟罚 500:资本家就得剥削员工
loonggg读完需要2分钟速读仅需 1 分钟大家我,我是你们的校长。前几天,搜狐的董事局主席兼 CEO 张朝阳和搜狐都上热搜了。原因很简单,就是搜狐出了“考勤新规”。一封搜狐对员工发布...
一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!!
强烈声明:本文很干,请自备茶水!???? 开门见山,咱不说废话! 你有没有想过,你写的程序,是如何在计算机中运行的吗?比如我们搞Java的,肯定写过这段代码 public class HelloWorld { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); } ...
【蘑菇街技术部年会】程序员与女神共舞,鼻血再次没止住。(文末内推)
蘑菇街技术部的年会,别开生面,一样全是美女。
那个在阿里养猪的工程师,5年了……
简介: 在阿里,走过1825天,没有趴下,依旧斗志满满,被称为“五年陈”。他们会被授予一枚戒指,过程就叫做“授戒仪式”。今天,咱们听听阿里的那些“五年陈”们的故事。 下一个五年,猪圈见! 我就是那个在养猪场里敲代码的工程师,一年多前我和20位工程师去了四川的猪场,出发前总架构师慷慨激昂的说:同学们,中国的养猪产业将因为我们而改变。但到了猪场,发现根本不是那么回事:要个WIFI,没有;...
为什么程序猿都不愿意去外包?
分享外包的组织架构,盈利模式,亲身经历,以及根据一些外包朋友的反馈,写了这篇文章 ,希望对正在找工作的老铁有所帮助
Java校招入职华为,半年后我跑路了
何来 我,一个双非本科弟弟,有幸在 19 届的秋招中得到前东家华为(以下简称 hw)的赏识,当时秋招签订就业协议,说是入了某 java bg,之后一系列组织架构调整原因等等让人无法理解的神操作,最终毕业前夕,被通知调往其他 bg 做嵌入式开发(纯 C 语言)。 由于已至于校招末尾,之前拿到的其他 offer 又无法再收回,一时感到无力回天,只得默默接受。 毕业后,直接入职开始了嵌入式苦旅,由于从未...
从顶级黑客到上市公司老板
一看标题,很多老读者就知道我在写什么了。今天Ucloud成功上市,季昕华成为我所熟悉的朋友里又双叒叕一个成功上市的案例。我们认识大概是十五年多吧,如果没记错,第一次见面应该是2004年,...
世界上有哪些代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例?
点击上方蓝字设为星标下面开始今天的学习~今天分享四个代码量很少,但很牛逼很经典的算法或项目案例。1、no code 项目地址:https://github.com/kelseyhight...
​两年前不知如何编写代码的我,现在是一名人工智能工程师
全文共3526字,预计学习时长11分钟 图源:Unsplash 经常有小伙伴私信给小芯,我没有编程基础,不会写代码,如何进入AI行业呢?还能赶上AI浪潮吗? 任何时候努力都不算晚。 下面,小芯就给大家讲一个朋友的真实故事,希望能给那些处于迷茫与徘徊中的小伙伴们一丝启发。(下文以第一人称叙述) 图源:Unsplash 正如Elsa所说,职业转换是...
强烈推荐10本程序员必读的书
很遗憾,这个春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终将会...
作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂!
我们之前讲过CPU,也说了CPU和内存的那点事儿,今天咱就再来说说有关内存,作为一个程序员,你必须要懂的哪那些硬核知识! 大白话聊一聊,很重要! 先来大白话的跟大家聊一聊,我们这里说的内存啊,其实就是说的我们电脑里面的内存条,所以嘞,内存就是内存条,数据要放在这上面才能被cpu读取从而做运算,还有硬盘,就是电脑中的C盘啥的,一个程序需要运行的话需要向内存申请一块独立的内存空间,这个程序本身是存放在...
非典逼出了淘宝和京东,新冠病毒能够逼出什么?
loonggg读完需要5分钟速读仅需 2 分钟大家好,我是你们的校长。我知道大家在家里都憋坏了,大家可能相对于封闭在家里“坐月子”,更希望能够早日上班。今天我带着大家换个思路来聊一个问题...
牛逼!一行代码居然能解决这么多曾经困扰我半天的算法题
春节假期这么长,干啥最好?当然是折腾一些算法题了,下面给大家讲几道一行代码就能解决的算法题,当然,我相信这些算法题你都做过,不过就算做过,也是可以看一看滴,毕竟,你当初大概率不是一行代码解决的。 学会了一行代码解决,以后遇到面试官问起的话,就可以装逼了。 一、2 的幂次方 问题描述:判断一个整数 n 是否为 2 的幂次方 对于这道题,常规操作是不断这把这个数除以 2,然后判断是否有余数,直到 ...
用前端5分钟写一个在线m3u8在线播放器
&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html lang="en"&gt; &lt;head&gt; &lt;meta charset="UTF-8"&gt; &lt;meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"&gt; &lt;meta http-equiv="X...
Spring框架|JdbcTemplate介绍
文章目录一、JdbcTemplate 概述二、创建对象的源码分析三、JdbcTemplate操作数据库 一、JdbcTemplate 概述 在之前的web学习中,学习了手动封装JDBCtemplate,其好处是通过(sql语句+参数)模板化了编程。而真正的JDBCtemplete类,是Spring框架为我们写好的。 它是 Spring 框架中提供的一个对象,是对原始 Jdbc API 对象的简单...
谁说程序员不懂浪漫——我的C语言结婚请柬(附源码)
前言:但行好事,莫问前程——《增广贤文》 从上学起开始学C++,后面也做过H5,现在做Android。无论是学习用的,还是工作用的,上百个软件不止。但最另我骄傲的是,我用程序烂漫了一把。 用C++语言,利用WIN32框架写一个结婚请柬,文末附源码和使用方法,大家可以自行修改,记得帮我点赞哦。 点开程序,你的电脑像中毒一般,漫天的樱花从屏幕上方,伴随着歌声《今天你要嫁给我》,缓缓落下。 ...
为什么说程序员做外包没前途?
之前做过不到3个月的外包,2020的第一天就被释放了,2019年还剩1天,我从外包公司离职了。我就谈谈我个人的看法吧。首先我们定义一下什么是有前途 稳定的工作环境 不错的收入 能够在项目中不断提升自己的技能(ps:非技术上的认知也算) 找下家的时候能找到一份工资更高的工作 如果你目前还年轻,但高不成低不就,只有外包offer,那请往下看。 外包公司你应该...
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