javaCV-opencv图像处理系列：

opencv图像处理系列之1：实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片，实现文字水印的字体、位置、大小、粗度、翻转、平滑等操作

opencv图像处理系列之2：实时视频添加图片水印，实现不同大小图片叠加，图像透明度控制

opencv图像处理系列之3：使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用（方便多摄像头遍历及调用，相比javacv更快的摄像头读取速度和效率，方便读取后的图像处理）

opencv图像处理系列之补充篇：国内车辆牌照检测识别系统（万份测试准确率99.7%以上）

javacv进阶opencv图像检测/识别

JavaCV进阶opencv图像检测识别：摄像头画面人脸检测

JavaCV进阶opencv图像检测识别：ffmpeg视频图像画面人脸检测

javacv-tesserac文字识别系列：

tesserac文字识别之1：基于google的tesserac ocr识别图片中的文字，跨平台支持英文中文简体繁体等各种字符识别

tesserac文字识别之2：视频文字识别和视频提取字幕文字字符

前言

鉴于很多同学反馈目前javacv采集摄像头存在几点问题

1、javacv采集摄像头帧率很低

2、javacv中的摄像头采集依赖opencv的capture采集器，获取的Mat没有及时释放，容易内存溢出

3、javacv封装的太死，调用摄像头不灵活，无法遍历摄像头设备列表

4、javacv打开摄像头太慢，一般要3秒才能打开摄像头设备

所以直接使用opencv采集摄像头设备是一个比较好的方案，并且采集效率上得到了很大的提高，不会像javacv里面一样摄像头掉帧比较严重。

补充：

除了可以通过opencv方式获取摄像头外，还可以通过ffmpeg方式获取摄像头：

windows下还可以通过dshow和gdigrab方式获取摄像头：基于dshow调用windows摄像头、基于gdigrab的windows屏幕画面抓取和摄像头画面采集；

mac下可以通过avfoundation获取摄像头：基于avfoundation的苹果Mac和ios获取屏幕画面及录屏/截屏以及摄像头画面和音频采样获取实现；

ffmpeg原生支持安卓摄像头调用，一般情况下后置摄像头是0，前置摄像头是1，不另外补充。

一、实现的功能

 

（1）opencv原生摄像头图像采集

（2）opencv原生摄像头设备遍历

（3）Mat转换为Frame

（4）计算实时帧率

（5）文字水印（显示实时帧率）

 

二、实现代码

1、无水印，无帧率计算实现：

做好自己！--eguid VideoCapture vc=null; //遍历查找摄像头 int index=-1; for(;index<2;index++){ vc=new opencv_videoio.VideoCapture(index); if(vc.grab()){ //找到摄像头设备，退出遍历 System.err.println("当前摄像头："+index); break; } vc.close();//没找到设备，释放资源 } //vc为null，并且设备没正常开启，说明没找到设备 if(vc!=null&&!vc.isOpened()){ System.err.println("无法找到摄像头，请检查是否存在摄像头设备"); return; } //使用java的JFrame显示图像 CanvasFrame cFrame = new CanvasFrame("做好自己！--eguid！http://www.eguid.cc/",CanvasFrame.getDefaultGamma()/2.2); //javacv提供的转换器，方便mat转换为Frame OpenCVFrameConverter.ToIplImage converter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage(); Mat mat=new Mat(); for(;;){ vc.retrieve(mat);//重新获取mat if(vc.grab()){//是否采集到摄像头数据 if(vc.read(mat)){//读取一帧mat图像 // opencv_highgui.imshow("eguid", mat);该opencv方法windows下会无响应 cFrame.showImage(converter.convert(mat)); } mat.release();//释放mat } try { Thread.sleep(45); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }

 

2、实时计算帧率并加实时帧率文字水印到图像

//做好自己！--eguid！http://www.eguid.cc String msg="fps:";//水印文字 // 水印文字位置 Point point = new Point(10, 50); // 颜色，使用黄色 Scalar scalar = new Scalar(0, 255, 255, 0); DecimalFormat df=new DecimalFormat(".##");//数字格式化 VideoCapture vc=null; //遍历查找摄像头 int index=-1; for(;index<2;index++){ vc=new opencv_videoio.VideoCapture(index); if(vc.grab()){ //找到摄像头设备，退出遍历 System.err.println("做好自己！--eguid温馨提示，获取本机当前摄像头序号："+index); break; } vc.close();//没找到设备，释放资源 } //vc为null，并且设备没正常开启，说明没找到设备 if(vc!=null&&!vc.isOpened()){ System.err.println("无法找到摄像头，请检查是否存在摄像头设备"); return; } //使用java的JFrame显示图像 CanvasFrame cFrame = new CanvasFrame("做好自己！--eguid！http://www.eguid.cc",CanvasFrame.getDefaultGamma()/2.2); //javacv提供的转换器，方便mat转换为Frame OpenCVFrameConverter.ToIplImage converter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage(); Mat mat=new Mat(); double start=System.currentTimeMillis(); double end; for(int i=0;;i++){ vc.retrieve(mat);//重新获取mat if(vc.grab()){//是否采集到摄像头数据 if(vc.read(mat)){//读取一帧mat图像 end=System.currentTimeMillis(); if(mat!=null){ opencv_imgproc.putText(mat,msg+df.format((1000.0/(end-start))), point, opencv_imgproc.CV_FONT_VECTOR0, 1.2, scalar, 1, 20, false); } // opencv_highgui.imshow("eguid", mat);该opencv方法windows下会无响应 cFrame.showImage(converter.convert(mat)); System.err.println(i); start=end; } mat.release();//释放mat } }

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