OpenCV视频I/O(10)视频采集类VideoCapture之从视频流中检索一帧图像函数 retrieve()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

解码并返回已抓取的视频帧。

cv::VideoCapture::retrieve() 是 VideoCapture 类的一个成员函数,用于从视频流中检索一帧图像。

retrieve() 函数的主要作用是从视频源中检索一帧图像,并将其存储到指定的目标矩阵中。通常情况下,retrieve() 与 grab() 配合使用,先使用 grab() 函数抓取视频帧,再使用 retrieve() 函数来实际获取该帧。这样可以在多线程环境中提高效率,因为 grab() 可以在后台提前准备下一帧,而主线程可以继续处理当前帧。

使用场景

  • 当需要从视频流中检索一帧图像时,可以调用 retrieve() 函数。
  • 通常与 grab() 函数配合使用,先调用 grab() 函数抓取视频帧,然后再调用 retrieve() 函数来实际获取该帧。
  • 当不需要提前准备下一帧图像时,可以直接使用 read() 函数,它内部会调用 grab() 和 retrieve()。

注意

在 C API 中,函数 cvRetrieveFrame() 和 cv.RetrieveFrame() 返回存储在视频捕获结构内的图像。不允许修改或释放该图像!你可以使用 cvCloneImage 复制帧,然后对复制的图像做任何你想做的事情。

函数原型

cpp 复制代码
virtual bool cv::VideoCapture::retrieve	
(
	OutputArray 	image,
	int 	flag = 0 
)		

参数

  • 参数[out] image 视频帧在此处返回。如果没有抓取到帧,则图像将是空的。
  • 参数flag 它可以是帧索引或特定于驱动程序的标志。

返回值

类型:bool

描述:返回值指示是否成功从视频源中检索了一帧图像。如果返回 true,则表示成功检索;如果返回 false,则表示检索失败,这可能是因为已经到达视频末尾或者出现了其他错误。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 创建一个 VideoCapture 对象
    cv::VideoCapture cap;

    // 定义摄像头设备索引
    int cameraIndex = 0;  // 第一个摄像头设备

    // 尝试打开摄像头设备
    if ( !cap.open( cameraIndex, cv::CAP_ANY ) )
    {
        std::cout << "Failed to open camera at index: " << cameraIndex << std::endl;
        return -1;
    }

    // 检查是否成功打开了摄像头设备
    if ( !cap.isOpened() )
    {
        std::cout << "Error opening camera at index: " << cameraIndex << std::endl;
        return -1;
    }

    // 循环读取并显示视频帧
    while ( true )
    {
        // 创建一个 Mat 对象来存储视频帧
        cv::Mat frame;

        // 先抓取一帧
        if ( !cap.grab() )
        {
            std::cout << "Failed to grab frame." << std::endl;
            break;
        }

        // 再从视频流中检索出该帧
        if ( !cap.retrieve( frame ) )
        {
            std::cout << "Failed to retrieve frame." << std::endl;
            break;
        }

        // 检查是否成功读取到了帧
        if ( frame.empty() )
        {
            std::cout << "Frame is empty." << std::endl;
            break;
        }

        // 显示视频帧
        cv::imshow( "Camera Stream", frame );

        // 按 'q' 键退出循环
        if ( cv::waitKey( 1 ) == 'q' )
        {
            break;
        }
    }

    // 释放资源
    cap.release();
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}
相关推荐
leafff1233 小时前
新手入坑 Stable Diffusion:模型、LoRA、硬件一篇讲透
人工智能·计算机视觉·stable diffusion
Liudef064 小时前
DeepseekV3.2 实现构建简易版Wiki系统:从零开始的HTML实现
前端·javascript·人工智能·html
格林威6 小时前
AOI在产品质量检测制造领域的应用
人工智能·数码相机·计算机网络·计算机视觉·目标跟踪·视觉检测·制造
短视频矩阵源码定制6 小时前
矩阵系统源码推荐:技术架构与功能完备性深度解析
java·人工智能·矩阵·架构
彩云回6 小时前
多维尺度分析法(MDS)
人工智能·机器学习·1024程序员节
Rock_yzh6 小时前
AI学习日记——Transformer的架构:编码器与解码器
人工智能·深度学习·神经网络·学习·transformer
rengang667 小时前
Spring AI Alibaba 框架使用示例总体介绍
java·人工智能·spring·spring ai·ai应用编程
八月的雨季 最後的冰吻7 小时前
FFmpeg --15-视频解码: AVIO内存输入模式分析
ffmpeg·音视频
FreeBuf_7 小时前
新型Agent感知伪装技术利用OpenAI ChatGPT Atlas浏览器传播虚假内容
人工智能·chatgpt
卍郝凝卍7 小时前
NVR(网络视频录像机)和视频网关的工作方式
网络·图像处理·物联网·音视频·视频解决方案