在监控领域,我们时常需要对多路视频进行实时的播放,这到底是怎么实现的呢?使用opencv的朋友可能会想:我可以先定义一个VideoCapture的数组,然后在一个for循环中,逐一读取各路视频并显示,但是这显然不是同步的,设想一下,如果有32路视频需要同时播放,而一般摄像机的帧率为25fps或30fps,那么按上述方法进行播放,第一路与第三十二路视频的延迟会有1秒多,如果我们需要在其间做一些图像处理,那么延迟将会更大。
有过多线程编程或多核编程经验的朋友会觉得这个问题很好解决,这就是一个简单的并行问题。本章节提供使用openMP多核编程的方法实现多路视频的播放:
#include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "omp.h" using namespace cv; using namespace std; #define CAM_NUM 4 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { VideoCapture cap[CAM_NUM]; Mat img; string str = "scene_1//frame_%4d.jpg"; int i; #pragma omp parallel for private(str) for (i=0;i<CAM_NUM;i++) { cap[i].open(str); } int width = cap[0].get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int height = cap[0].get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); int min_width = width/2; int min_height = height/2; Mat imageShow(height,width,CV_8UC3); int left,top; Mat temp; bool runflag = true; while (1) { #pragma omp parallel for private(img,temp, left, top) for (i=0;i<CAM_NUM;i++) { cap[i] >> img; if (img.empty()) { runflag = false; break; } resize(img,temp,Size(min_width,min_height)); left = i/2 *min_width; top = i%2 *min_height; temp.copyTo(imageShow(Rect(left,top,min_width,min_height))); } if (!runflag) { break; } namedWindow("Image"); imshow("Image", imageShow); waitKey(33); } return 0; }
是不是很有意思!你可以尝试修改一下视频通道的数量,如果仅是播放,一个核播放4路视频完全没有问题,一个四核的计算机可以尝试16路视频的同步播放。
本文中使用了多核编程的思想,因为现在多核计算机很普遍了,这也必将是以后的趋势,想更多的了解openMP与opencv的结合请继续关注本人博客!!会有大波新内容介绍给大家的!
原文地址:http://blog.csdn.net/dengtaocs/article/details/38065955