Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemerolehan imej dan pembangunan pemprosesan video

Mengkonfigurasi sistem Linux untuk menyokong pemerolehan imej dan pembangunan pemprosesan video

Pengenalan:
Perkembangan pesat bidang penglihatan komputer moden telah menjadikan pemerolehan imej dan pemprosesan video sebagai bahagian penting dalam penyelidikan dan pembangunan. Untuk menjalankan pemerolehan imej dan pembangunan pemprosesan video yang berkesan pada sistem Linux, beberapa konfigurasi diperlukan. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengkonfigurasi persekitaran pada sistem Linux untuk menyokong pembangunan pemerolehan imej dan pemprosesan video, dan menyediakan beberapa contoh kod.

1. Pasang pemacu kamera
Untuk menangkap imej, kita perlu memasang pemacu kamera terlebih dahulu. Kebanyakan peranti kamera akan disertakan dengan pemandu, kita hanya perlu mengikut panduan pemasangan pemandu untuk memasangnya. Jika anda menggunakan kamera USB, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk menyemak sama ada kamera dikenali:

lsusb

Jika kamera berjaya dikenali, maka pemacu telah berjaya dipasang.

2. Pasang perpustakaan OpenCV
OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer yang berkuasa yang menyediakan pemprosesan imej dan pemprosesan video yang kaya. Pada sistem Linux, kami boleh memasang perpustakaan OpenCV melalui arahan berikut:

sudo apt-get install libopencv-dev

Selepas pemasangan selesai, kami boleh menggunakan perpustakaan OpenCV dalam kod untuk pemprosesan imej dan video.

3. Beberapa contoh kod untuk pemerolehan imej dan pemprosesan video
Berikut ialah beberapa contoh pemerolehan imej dan pemprosesan video asas untuk rujukan dan kegunaan.

1. Contoh pemerolehan imej

   #include <opencv2/opencv.hpp>
   
   int main() {
    cv::VideoCapture cap(0); // 打开相机设备，0表示默认相机
    
    if (!cap.isOpened()) { // 判断相机是否成功打开
        std::cout << "相机无法打开！" << std::endl;
        return -1;
    }
    
    cv::Mat frame;
    while (true) {
        cap >> frame; // 从相机中读取一帧图像
        
        cv::imshow("Camera", frame); // 显示图像
        
        if (cv::waitKey(1) == 'q') { // 按下 'q' 键退出循环
            break;
        }
    }
    
    return 0;
   }

   Kod di atas merealisasikan fungsi pratonton masa nyata imej kamera dengan membuka peranti kamera dan membaca bingkai imej secara berterusan.

2. Contoh pemprosesan imej

   #include <opencv2/opencv.hpp>
   
   int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 读取图像文件
    
    if (image.empty()) { // 判断图像是否成功读取
        std::cout << "图像无法加载！" << std::endl;
        return -1;
    }
    
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 将彩色图像转换为灰度图像
    
    cv::imshow("Gray Image", image); // 显示处理后的图像
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
   }

   Kod di atas melaksanakan fungsi pemprosesan imej yang mudah dengan membaca fail imej dan menukarnya kepada imej skala kelabu.

3. Contoh pemprosesan video

   #include <opencv2/opencv.hpp>
   
   int main() {
    cv::VideoCapture cap(0); // 打开相机设备，0表示默认相机
    
    if (!cap.isOpened()) { // 判断相机是否成功打开
        std::cout << "相机无法打开！" << std::endl;
        return -1;
    }
    
    cv::Mat frame;
    while (true) {
        cap >> frame; // 从相机中读取一帧图像
        
        cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 将彩色图像转换为灰度图像
        
        cv::imshow("Processed Image", frame); // 显示处理后的图像
        
        if (cv::waitKey(1) == 'q') { // 按下 'q' 键退出循环
            break;
        }
    }
    
    return 0;
   }

   Kod di atas merealisasikan pratonton masa nyata imej kamera dan pemprosesan video ringkas dengan membaca imej kamera dan menukarnya kepada imej skala kelabu.

Kesimpulan:
Dengan memasang pemacu kamera dan mengkonfigurasi perpustakaan OpenCV pada sistem Linux, kami boleh membangunkan pemerolehan imej dan pemprosesan video dengan mudah. Menggunakan contoh kod di atas, anda boleh meneroka dan membangunkan lebih banyak pemprosesan imej dan keupayaan pemprosesan video. Saya doakan anda berjaya dalam pembangunan pemprosesan imej dan pemprosesan video anda!

Atas ialah kandungan terperinci Konfigurasikan sistem Linux untuk menyokong pemerolehan imej dan pembangunan pemprosesan video. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!