(4opencv)如何基于GOCW，创建一个实时视频程序

直接使用提供的代码框架进行修改，是最快得到效果的方法；但是这样的灵活性较差，而且真正的程序员从来都不会停滞在这一步：我们需要的是“将框架解析到最小化、理清楚每个构建之间的关系”，只有这样才能灵活运用。

一、准备工作

1、高拍仪已经接通，如果需要的话，还要安装驱动；

2、vs2012编程环境，能够编写Csharp和OpenCV程序（具体不清楚可以回过头来看配置）；

3、是DirectShow.net（http://directshownet.sourceforge.net/docs.html）的可使用类

它本身包含文档，有时间可以看一下。最新更新时间2010年。

4、是由

生成的。这里可以先立足修改已经编辑成功的项目（具体原理将在下一课讲解）

二、配置程序

1、添加引用

directshow.net的话，直接引用dll就可以了

2、拖动控件

使用Csharp编写界面，可以重复使用

的定位功能

以及Dock的停靠功能

图像显示的地方，肯定需要的是picturebox，不妨连同lena一起拷贝过来

由于采集处理是一个实时过程，我们采用timer控件来控制（关于是使用timer还是开线程，那种比较好，我们在框架融合的时候专门比较，并选择)

性Interval采用50即可，以为50*24>1000,一般来说还是有认为24帧以上比较连贯。

三、编写代码

1、添加头文件和引用，并添加capture.cs

其中，Capture是一个专门对Directshow的采集设备的封装，里面有丰富的功能；是官方提供的代码，可以较为方向应用。

注意修改命名空间

2、编写选择视频准备函数（注意这里默认设备为640*480），并且我在选择的时候默认选择了第2个（序号为1）的设备，因为我用的是笔记本，有内置摄像头

相关函数的操作，注意参考相关注释

  //选择视频设备
        public void InitVideoDevice()
        {
            try
            {
                if (cam != null)
                    cam.Dispose();
                //读取参数
                int VIDEODEVICE = 1; // zero based index of video capture device to use
                const int VIDEOWIDTH = 640;// 是用默认（最大）分辨率
                const int VIDEOHEIGHT = 480; // Depends on video device caps
                const int VIDEOBITSPERPIXEL = 24; // BitsPerPixel values determined by device
                cam = new Capture(VIDEODEVICE, VIDEOWIDTH, VIDEOHEIGHT, VIDEOBITSPERPIXEL, picPreview  );
            }
            catch
            {
                MessageBox.Show("摄像头打开错误，请首先确保摄像头连接并至少支持1024*768分辨率！");
            }
        }

并且在form的init中进行调用，确保不能够出错

  public FormMain()
        {
            InitializeComponent();
           

            //构造摄像头数据

            foreach (DsDevice ds in DsDevice.GetDevicesOfCat(FilterCategory.VideoInputDevice))

            {

                cbCam.Items.Add(ds.Name);

            }

            //初始化摄像头

InitVideoDevice();  
        }

此时，已经可以预览，并且获得所有视频设备

4、编写timer事件

为了将OpenCV的函数融入进去，必须自己编写timer事件。在这个timer事件中，最重要的操作就是

读取directshow.net产生的结果

调用OpenCV的函数进行处理

将处理的结果反馈到directshow.net中去显示出来

 private void timer_Tick(object sender, EventArgs e)
        {
            // Release any previous buffer
            if (m_ip != IntPtr.Zero)
            {
                Marshal.FreeCoTaskMem(m_ip);
                m_ip = IntPtr.Zero;
            }
            // capture image
            try
            {
                m_ip = cam.Click();
            }
            catch
            {
                //do nothing,允许丢帧 TODO：是否改成继承上一帧更好
            }
            Bitmap b = new Bitmap(cam.Width, cam.Height, cam.Stride, PixelFormat.Format24bppRgb, m_ip);
            // If the image is upsidedown
            b.RotateFlip(RotateFlipType.RotateNoneFlipY);
            srcImage = b;
            if (picPreview.Image != null)
                picPreview.Image.Dispose();
            //调用clr+opencv图像处理模块
            MemoryStream ms = new MemoryStream();
            b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
            byte[] bytes = ms.GetBuffer();
            Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);
            //显示结果
            picPreview.Image = bitmap;
        }

这段代码比较关键

 // Release any previous buffer
            if (m_ip != IntPtr.Zero)
            {
                Marshal.FreeCoTaskMem(m_ip);
                m_ip = IntPtr.Zero;
            }

首先判断指针是否为空

  // capture image
            try
            {
                m_ip = cam.Click();
            }
            catch
            {
                //do nothing,允许丢帧 TODO：是否改成继承上一帧更好
            }
   Bitmap b = new Bitmap(cam.Width, cam.Height, cam.Stride, PixelFormat.Format24bppRgb, m_ip);
            // If the image is upsidedown
            b.RotateFlip(RotateFlipType.RotateNoneFlipY);
            srcImage = b;

而后通过调用Click()获得当前视频数据，并且将其转换为BitMap格式

   if (picPreview.Image != null)
                picPreview.Image.Dispose();
            //调用clr+opencv图像处理模块
            MemoryStream ms = new MemoryStream();
            b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
            byte[] bytes = ms.GetBuffer();
            Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);

最为关键的调用client.testMethod方法来进行图像处理，并将结果直接转换为bitmap,最后这个结果显示在另外一个picturebox上面。

如果你去看这个testMethod，是一个非常典型的“三明治”结构：包括将<byte>结构转换为Mat，调用OpenCV函数对Mat进行处理，将Mat结果返回出来。

Bitmap^  GOClrClass::testMethod(cli::array<unsigned char>^ pCBuf1)
{
    ////////////////////////////////将输入cli::array<unsigned char>转换为cv::Mat/////////////////////////
    pin_ptr<System::Byte> p1 = &pCBuf1[0];
    unsigned char* pby1 = p1;
    cv::Mat img_data1(pCBuf1->Length,1,CV_8U,pby1);
    cv::Mat img_object = cv::imdecode(img_data1,IMREAD_UNCHANGED);
    if (!img_object.data)
        return nullptr;
    ////////////////////////////////////////////OpenCV的算法处理过程////////////////////////////////////
    cvtColor(img_object,img_object,COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(img_object,img_object,COLOR_GRAY2BGR);
    Mat drawing = img_object.clone();
    
    /////////////////////////将cv::Mat转换为Bitmap(只能传输cv_8u3格式数据）///////////////////////////////
    if (!drawing.data)
        return nullptr;
    Bitmap^ bitmap = MatToBitmap(drawing);
    return bitmap;
}

而主要算法，只是一个灰度处理。（我首先将彩色图像转换为灰度，然后再将灰度转换为彩色，是为了保持3通道）

四、测试结果

为了显示结果，我添加了一个picResult的picturebox,则调用OpenCV的处理结果显示在右侧。

。

到此为止，基于GOCW，创建一个实时视频程序的基本流程已经明晰了，如果感兴趣，相关的原理请关注后续博客。

感谢阅读至此，

希望有所帮助。

P.S小技巧：在tab选择到预览窗口的时候，才打开timer,这样能够保证最好效率。

   private void tabControl_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            if (tabControl.SelectedIndex == 1)//只有在预览的时候打开图像处理
                timer.Enabled = true;
            else
                timer.Enabled = false;
        }

来自为知笔记(Wiz)