Comment utiliser C++ pour un traitement et une analyse vidéo efficaces du flux vidéo ?

Comment utiliser le C++ pour un traitement et une analyse vidéo efficaces des flux vidéo ?

Résumé : Avec le développement rapide de la technologie vidéo, de plus en plus d'applications nécessitent un traitement et une analyse vidéo. Cet article présentera comment utiliser le langage C++ pour un traitement et une analyse vidéo efficaces du flux vidéo, y compris l'acquisition de flux vidéo, le décodage vidéo, l'encodage vidéo et l'analyse vidéo, et fournira des exemples de code correspondants.

1. Acquisition de flux vidéo
L'acquisition de flux vidéo est la première étape du traitement vidéo, qui obtient principalement des flux vidéo à partir de sources telles que des caméras, des fichiers ou des réseaux. En C++, vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV pour l'acquisition de flux vidéo, qui est simple à utiliser et puissante.
Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque OpenCV pour obtenir un fichier vidéo local :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap("test.mp4");  // 打开本地视频文件
    if (!cap.isOpened()) {             // 检查文件是否成功打开
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    while (cap.read(frame)) {          // 读取每一帧画面
        cv::imshow("Video", frame);    // 显示视频
        cv::waitKey(1);
    }

    cap.release();                     // 释放资源

    return 0;
}

2. Décodage vidéo
Le décodage vidéo consiste à décoder le flux vidéo compressé en données d'image vidéo originales pour un traitement et une analyse ultérieurs. En C++, vous pouvez utiliser la bibliothèque FFmpeg pour le décodage vidéo, qui offre une prise en charge étendue et des performances de décodage efficaces.
Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque FFmpeg pour décoder un fichier vidéo et afficher chaque image :

extern "C" {
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libswscale/swscale.h>
}

int main() {
    av_register_all();

    AVFormatContext* format_ctx = nullptr;
    if (avformat_open_input(&format_ctx, "test.mp4", nullptr, nullptr) != 0) {
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    avformat_find_stream_info(format_ctx, nullptr);

    int video_stream_index = -1;
    for (int i = 0; i < format_ctx->nb_streams; i++) {
        if (format_ctx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) {
            video_stream_index = i;  // 找到视频流索引
            break;
        }
    }

    AVCodecParameters* codec_params = format_ctx->streams[video_stream_index]->codecpar;
    AVCodec* codec = avcodec_find_decoder(codec_params->codec_id);
    if (codec == nullptr) {
        std::cout << "Failed to find decoder!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVCodecContext* codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);
    avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, codec_params);
    avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr);

    AVFrame* frame = av_frame_alloc();
    AVPacket packet;

    while (av_read_frame(format_ctx, &packet) >= 0) {
        if (packet.stream_index == video_stream_index) {
            avcodec_send_packet(codec_ctx, &packet);
            avcodec_receive_frame(codec_ctx, frame);

            // TODO: 处理每一帧画面
        }
        av_packet_unref(&packet);
    }

    av_frame_free(&frame);
    avcodec_free_context(&codec_ctx);
    avformat_close_input(&format_ctx);

    return 0;
}

3 Encodage vidéo
L'encodage vidéo consiste à compresser les données de l'image vidéo traitées pour le stockage et la transmission. En C++, vous pouvez également utiliser la bibliothèque FFmpeg pour l'encodage vidéo afin d'obtenir une compression et un encodage vidéo efficaces.
Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque FFmpeg pour encoder les données brutes d'une image vidéo dans un fichier vidéo au format H.264 :

extern "C" {
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libswscale/swscale.h>
#include <libavcodec/avcodec.h>
}

int main() {
    av_register_all();

    AVFormatContext* format_ctx = nullptr;
    if (avformat_alloc_output_context2(&format_ctx, nullptr, nullptr, "output.mp4") != 0) {
        std::cout << "Failed to create output format context!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVOutputFormat* output_fmt = format_ctx->oformat;

    AVStream* video_stream = avformat_new_stream(format_ctx, nullptr);
    if (video_stream == nullptr) {
        std::cout << "Failed to create video stream!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVCodec* codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);
    if (codec == nullptr) {
        std::cout << "Failed to find encoder!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVCodecContext* codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);
    if (codec_ctx == nullptr) {
        std::cout << "Failed to allocate codec context!" << std::endl;
        return -1;
    }

    codec_ctx->width = 640;
    codec_ctx->height = 480;
    codec_ctx->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P;
    codec_ctx->time_base = (AVRational){1, 30};

    if (format_ctx->oformat->flags & AVFMT_GLOBALHEADER) {
        codec_ctx->flags |= AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER;
    }

    avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr);

    avcodec_parameters_from_context(video_stream->codecpar, codec_ctx);

    avio_open(&format_ctx->pb, "output.mp4", AVIO_FLAG_WRITE);

    avformat_write_header(format_ctx, nullptr);

    // TODO: 逐帧编码并写入

    av_write_trailer(format_ctx);

    avio_close(format_ctx->pb);
    avcodec_free_context(&codec_ctx);
    avformat_free_context(format_ctx);

    return 0;
}

IV Analyse vidéo
L'analyse vidéo consiste à effectuer divers algorithmes et traitements sur les données vidéo, en. extraire le contenu de la vidéo Informations et fonctionnalités clés pour accomplir différentes tâches, telles que la détection de cibles, la reconnaissance d'actions, etc. En C++, vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV pour l'analyse vidéo et la combiner avec d'autres algorithmes de traitement d'image pour une analyse vidéo plus avancée.
Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque OpenCV pour effectuer une détection d'objets sur des vidéos :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap("test.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::CascadeClassifier classifier("haarcascade_frontalface_default.xml");

    cv::Mat frame;
    while (cap.read(frame)) {
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

        std::vector<cv::Rect> faces;
        classifier.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3);

        for (const auto& rect : faces) {
            cv::rectangle(frame, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        cv::imshow("Video", frame);
        cv::waitKey(1);
    }

    cap.release();

    return 0;
}

Résumé : Cet article présente comment utiliser le langage C++ pour un traitement et une analyse vidéo efficaces du flux vidéo. Grâce à la bibliothèque OpenCV pour l'acquisition de flux vidéo et l'analyse vidéo, et à la bibliothèque FFmpeg pour le décodage et l'encodage vidéo, diverses fonctions de traitement et d'analyse vidéo peuvent être facilement mises en œuvre. Grâce aux exemples de code fournis dans cet article, les lecteurs peuvent s'y référer pendant le processus de développement et les appliquer à des projets réels. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs en matière de traitement vidéo et d'analyse vidéo.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!