mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改

mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改

  最近在研究mjpg_streamer,发现这是个好东西,关于mjpg_streamer就不做具体介绍了,总之它是在Linux上运行的视频服务器,可以将摄像头采集到的视频数据通过网络传输到客户端,实现视频监控,mjpg_streamer是开源项目。

  首先简要的分析一下mjpg_streamer的源码及其工作过程。我主要参考了这里:Mjpeg-streamer源码分析,另外可以参考这里:http://blog.csdn.net/wavemcu/article/details/7795561。在“Mjpeg-streamer源码分析”一文中已经对mjpg_streamer的源代码做了比较详细的分析,这里只做简要概括。mjpg_streamer主要由三部分构成,主函数mjpg_streamer.c和输入、输出组件,其中输入、输出组件通常是input_uvc.so和output_http.so,他们是以动态链接库的形式在主函数中调用的。

  主函数的主要功能有:1.解析命令行的各个输入参数。2.判断程序是否需要成为守护进程,如果需要,则执行相应的操作。3.初始化global全局变量。4.打开并配置输入、输出插件。5.运行输入、输出插件。

  输入插件将采集到的视频送到全局缓存中,输出插件则从全局缓存中读取数据并发送。输出插件的实现是一个http服务器,这里就不介绍了。输入插件的视频采集功能主要是通过Linux的V4L2接口实现的,主要是4个函数input_init()、 input_stop()、 input_run()和 input_cmd()。其中iniput_run()函数创建了线程cma_thread(),这个线程很重要,该函数的作用是抓取一帧的图像,并复制到全局缓冲区。具体的代码说明请参考链接中的分析。

  mjpg_streamer的功能的确强大,但是由于我的主要研究方向是图像处理,因此也想到了一些问题。现在的网络视频监控系统除了传统的视频传输功能外,大多还有视频分析的能力,即在图像捕获和图像传输之间加上了图像处理的能力,例如能够检测移动目标,这样视频监控服务器的功能就大大增强了。mjpg_streamer是一个很好的视频服务器框架,那么它否能够通过修改而拥有视频图像处理能力呢?为此我也查阅了很多资料,同时发现了另一个开源项目motion。关于motion的详细信息可以参考这里:http://www.lavrsen.dk/foswiki/bin/view/Motion。motion的移植可以参考这里:http://blog.csdn.net/kangear/article/details/8763790。

  motion实际上功能类似于mjpg_streamer,但是正如它的名字,除了能够捕获和传输视频外,它还拥有运动检测的功能,能够将检测到的运动物体标识出来,并且检测到移动物体后可以执行用户脚本,实现报警等功能,非常强大。但是motion也有他的局限性,它只能单纯的检测移动物体,如果想要做更复杂的或者有针对性的算法就没有办法了,比如车辆检测、火灾监测、人脸识别等等。鉴于mjpg_streamer的源代码比较易读,思路清晰,我准备修改它的源码来支持图像处理功能。通过前面mjpg_streamer的源码分析可知要实现图像处理功能,应该从输入组件input_uvc.so下手。

  在input_uvc.c文件中有一个线程是cam_thread()前面已经提到过了,其作用是抓取一帧的图像,并复制到全局缓冲区。如果在抓取一帧图像后先进行处理,在复制到全局缓冲区就能实现目标。下面是cam_thread()的代码:

复制代码
 1 void *cam_thread( void *arg ) {
 2   /* set cleanup handler to cleanup allocated ressources */
 3   pthread_cleanup_push(cam_cleanup, NULL);
 4   while( !pglobal->stop ) {
 5     /* grab a frame */
 6     if( uvcGrab(videoIn) < 0 ) {
 7       IPRINT("Error grabbing frames\n");
 8       exit(EXIT_FAILURE);
 9     }
10     DBG("received frame of size: %d\n", videoIn->buf.bytesused);
11     /*
12      * Workaround for broken, corrupted frames:
13      * Under low light conditions corrupted frames may get captured.
14      * The good thing is such frames are quite small compared to the regular pictures.
15      * For example a VGA (640x480) webcam picture is normally >= 8kByte large,
16      * corrupted frames are smaller.
17      */
18     if ( videoIn->buf.bytesused < minimum_size ) {
19       DBG("dropping too small frame, assuming it as broken\n");
20       continue;
21     }
22     /* copy JPG picture to global buffer */
23     pthread_mutex_lock( &pglobal->db );
24     /*
25      * If capturing in YUV mode convert to JPEG now.
26      * This compression requires many CPU cycles, so try to avoid YUV format.
27      * Getting JPEGs straight from the webcam, is one of the major advantages of
28      * Linux-UVC compatible devices.
29      */
30     if (videoIn->formatIn == V4L2_PIX_FMT_YUYV) {
31       DBG("compressing frame\n");
32       pglobal->size = compress_yuyv_to_jpeg(videoIn, pglobal->buf, videoIn->framesizeIn, gquality);
33     }
34     else {
35       DBG("copying frame\n");
36       pglobal->size = memcpy_picture(pglobal->buf, videoIn->tmpbuffer, videoIn->buf.bytesused);
37     }
38 #if 0
39     /* motion detection can be done just by comparing the picture size, but it is not very accurate!! */
40     if ( (prev_size - global->size)*(prev_size - global->size) > 4*1024*1024 ) {
41         DBG("motion detected (delta: %d kB)\n", (prev_size - global->size) / 1024);
42     }
43     prev_size = global->size;
44 #endif
45     /* signal fresh_frame */
46     pthread_cond_broadcast(&pglobal->db_update);
47     pthread_mutex_unlock( &pglobal->db );
48     DBG("waiting for next frame\n");
49     /* only use usleep if the fps is below 5, otherwise the overhead is too long */
50     if ( videoIn->fps < 5 ) {
51       usleep(1000*1000/videoIn->fps);
52     }
53   }
54   DBG("leaving input thread, calling cleanup function now\n");
55   pthread_cleanup_pop(1);
56   return NULL;
57 }
复制代码

22行——37行的代码实现了将图像数据拷贝到全局缓冲区,if语句针对的是输出YUYV格式的摄像头,在拷贝数据之前还要进行数据转换,将YUYV格式利用libjpeg库转换成jpg格式再进行拷贝。关于libjpeg库的移植方法可以参考这里:http://blog.chinaunix.net/uid-11765716-id-172491.html。else语句针对输出格式为jpg的摄像头,它直接将数据拷贝到全局缓冲区,无需转换。

  由于我使用的摄像头是中星微zc301,直接输出jpg格式,因此这里只讨论这种情况的修改方法。从上面代码中我们可以看出,我们只需要在21行与22行之间增加处理算法就能实现相应的功能。要进行图像处理,首先要将采集到的jpg图像转换为RGB或YUV,然后再由RGB或YUV转换为灰度,对灰度图像进行处理,完成之后再转换为jpg格式,最后拷贝到全局缓冲。而jpg与RGB或YUV格式的转换还要靠libjpeg库来实现。但是libjpeg库有个缺陷:它只能对文件进行转换,而我们的数据在内存中,因此需要对libjpeg库进行一定的修改。幸运的是我在motion项目中发现了jpg与YUV转换的代码,经过简单修改后可以直接使用。相应的文件是jpegutils.h和jpegutils.c,将他们放入mjpg-streamer/plugins/input_uvc/中即可。这是经过修改的文件:jpegutils。要用到的两个函数如下,分别是将jpg数据解码为YUV和将YUV编码成jpg。

复制代码
1 int decode_jpeg_raw(unsigned char *jpeg_data, int len,
2                     int itype, int ctype, unsigned int width, 
3                     unsigned int height, unsigned char *raw0, 
4                     unsigned char *raw1, unsigned char *raw2);
5 
6 int encode_jpeg_raw(unsigned char *jpeg_data, int len, int quality,
7                     int itype, int ctype, unsigned int width, 
8                     unsigned int height, unsigned char *raw0, 
9                     unsigned char *raw1, unsigned char *raw2);
复制代码

  将jpg数据解码为YUV数据后,由于Y代表亮度,即灰度。我们只需要对Y分量做处理即可,最后再编码为jpg数据。下面附上修改后的input_uvc.c文件:

复制代码
  1 #include 
  2 #include 
  3 #include 
  4 #include <string.h>
  5 #include 
  6 #include 
  7 #include 
  8 #include 
  9 #include 
 10 #include 
 11 #include 
 12 #include 
 13 #include 
 14 #include 
 15 #include 
 16 #include 
 17 
 18 #include "../../utils.h"
 19 #include "../../mjpg_streamer.h"
 20 #include "v4l2uvc.h"
 21 #include "huffman.h"
 22 #include "jpeg_utils.h"
 23 #include "jpegutils.h"
 24 #include "dynctrl.h"
 25 
 26 #define INPUT_PLUGIN_NAME "UVC webcam grabber"
 27 #define MAX_ARGUMENTS 32
 28 
 29 /*
 30  * UVC resolutions mentioned at: (at least for some webcams)
 31  * http://www.quickcamteam.net/hcl/frame-format-matrix/
 32  */
 33 static const struct {
 34   const char *string;
 35   const int width, height;
 36 } resolutions[] = {
 37   { "QSIF", 160,  120  },
 38   { "QCIF", 176,  144  },
 39   { "CGA",  320,  200  },
 40   { "QVGA", 320,  240  },
 41   { "CIF",  352,  288  },
 42   { "VGA",  640,  480  },
 43   { "SVGA", 800,  600  },
 44   { "XGA",  1024, 768  },
 45   { "SXGA", 1280, 1024 }
 46 };
 47 
 48 /* private functions and variables to this plugin */
 49 pthread_t cam;
 50 pthread_mutex_t controls_mutex;
 51 struct vdIn *videoIn;
 52 static globals *pglobal;
 53 static int gquality = 80;
 54 static unsigned int minimum_size = 0;
 55 static int dynctrls = 1;
 56 
 57 //jpeg压缩、解压缩
 58 unsigned char *y,*u,*v,*processed_jpeg_data;
 59 
 60 void *cam_thread( void *);
 61 void cam_cleanup(void *);
 62 void help(void);
 63 int input_cmd(in_cmd_type, int);
 64 
 65 int input_init(input_parameter *param) {
 66 
 67 /////////////////此处省略n行/////////////
 68 void *cam_thread( void *arg ) {
 69     /*********************利用libjpeg库实现jpeg图像段压缩、解压缩*********************/
 70     int i,j;
 71     int length=sizeof(unsigned char)*videoIn->width*videoIn->height;
 72     y=(unsigned char *)malloc(length);
 73     u=(unsigned char *)malloc(length/4);
 74     v=(unsigned char *)malloc(length/4);
 75     processed_jpeg_data=(unsigned char *)malloc(length);
 76     memset(y,0,length);
 77     memset(u,0,length/4);
 78     memset(v,0,length/4);
 79     memset(processed_jpeg_data,0,length);
 80   /* set cleanup handler to cleanup allocated ressources */
 81   pthread_cleanup_push(cam_cleanup, NULL);
 82   while( !pglobal->stop ) {
 83     /* grab a frame */
 84     if( uvcGrab(videoIn) < 0 ) {
 85       IPRINT("Error grabbing frames\n");
 86       exit(EXIT_FAILURE);
 87     } 
 88     DBG("received frame of size: %d\n", videoIn->buf.bytesused);
 89     /*
 90      * Workaround for broken, corrupted frames:
 91      * Under low light conditions corrupted frames may get captured.
 92      * The good thing is such frames are quite small compared to the regular pictures.
 93      * For example a VGA (640x480) webcam picture is normally >= 8kByte large,
 94      * corrupted frames are smaller.
 95      */
 96     if ( videoIn->buf.bytesused < minimum_size ) {
 97       DBG("dropping too small frame, assuming it as broken\n");
 98       continue;
 99     }
100     //将输入的jpeg图像解压成YUV分量
101     decode_jpeg_raw(videoIn->tmpbuffer,videoIn->buf.bytesused,0,420,videoIn->width,videoIn->height,y,u,v);
102     //这里可以对Y分量进行更改加入图像处理算法
103     /*二值化*/
104     /*for(i=0;iheight;i++)
105         for(j=0;jwidth;j++) {
106             if (*(y+i*videoIn->width+j)>128)
107                 *(y+i*videoIn->width+j)=250;
108             else 
109                 *(y+i*videoIn->width+j)=0;}*/
110     /*负片*/
111     for(i=0;iheight;i++)
112         for(j=0;jwidth;j++)
113             *(y+i*videoIn->width+j)=255-*(y+i*videoIn->width+j);
114     /*sobel滤波*/
115     /*
116     int m,n,edge;//m,n为x,y方向上的梯度
117     for(i=1;iheight-1;i++)
118         for(j=1;jwidth;j++)
119             {
120                 m=*(y+(i-1)*videoIn->width+(j+1))+*(y+i*videoIn->width+(j+1))*2+*(y+(i+1)*videoIn->width+(j+1))\
121                  -*(y+(i-1)*videoIn->width+(j-1))-*(y+i*videoIn->width+(j-1))*2-*(y+(i+1)*videoIn->width+(j-1));
122                 n=*(y+(i-1)*videoIn->width+(j-1))+*(y+(i-1)*videoIn->width+j)*2+*(y+(i-1)*videoIn->width+(j+1))\
123                  -*(y+(i+1)*videoIn->width+(j-1))-*(y+(i+1)*videoIn->width+j)*2-*(y+(i+1)*videoIn->width+(j+1));
124                 edge=(int)sqrt((float)m*m+(float)n*n)+0.5;
125                 //if(edge>255)
126                     //edge=255;
127                 *(y+i*videoIn->width+j)=edge> 450?250 : 20;
128 
129             }*/
130     //将UV分量设置为128,压缩后为灰度图像
131     memset(u,128,length/4);
132     memset(v,128,length/4);
133     //将YUV分量压缩成jpeg
134     encode_jpeg_raw(processed_jpeg_data,length,80,0,420,videoIn->width,videoIn->height,y,u,v);
135     
136     //free()在后面不要忘了!
137     
138     /* copy JPG picture to global buffer */
139     pthread_mutex_lock( &pglobal->db );
140 
141     /*
142      * If capturing in YUV mode convert to JPEG now.
143      * This compression requires many CPU cycles, so try to avoid YUV format.
144      * Getting JPEGs straight from the webcam, is one of the major advantages of
145      * Linux-UVC compatible devices.
146      */
147     if (videoIn->formatIn == V4L2_PIX_FMT_YUYV) {
148       DBG("compressing frame\n");
149       pglobal->size = compress_yuyv_to_jpeg(videoIn, pglobal->buf, videoIn->framesizeIn, gquality);
150     }
151     else {
152       DBG("copying frame\n");
153       //pglobal->size = memcpy_picture(pglobal->buf, videoIn->tmpbuffer, videoIn->buf.bytesused);
154       //将新压缩的jpeg图像复制到全局缓冲区
155       pglobal->size = memcpy_picture(pglobal->buf,processed_jpeg_data, videoIn->width*videoIn->height);
156     }
157 #if 0
158     /* motion detection can be done just by comparing the picture size, but it is not very accurate!! */
159     if ( (prev_size - global->size)*(prev_size - global->size) > 4*1024*1024 ) {
160         DBG("motion detected (delta: %d kB)\n", (prev_size - global->size) / 1024);
161     }
162     prev_size = global->size;
163 #endif
164     /* signal fresh_frame */
165     pthread_cond_broadcast(&pglobal->db_update);
166     pthread_mutex_unlock( &pglobal->db );
167     DBG("waiting for next frame\n");
168     /* only use usleep if the fps is below 5, otherwise the overhead is too long */
169     if ( videoIn->fps < 5 ) {
170       usleep(1000*1000/videoIn->fps);
171     }
172   }
173   DBG("leaving input thread, calling cleanup function now\n");
174   pthread_cleanup_pop(1);
175   return NULL;
176 }
177 
178 void cam_cleanup(void *arg) {
179   static unsigned char first_run=1;
180   if ( !first_run ) {
181     DBG("already cleaned up ressources\n");
182     return;
183   }
184   first_run = 0;
185   IPRINT("cleaning up ressources allocated by input thread\n");
186   /* restore behaviour of the LED to auto */
187   input_cmd(IN_CMD_LED_AUTO, 0);
188   close_v4l2(videoIn);
189   if (videoIn->tmpbuffer != NULL) free(videoIn->tmpbuffer);
190   if (videoIn != NULL) free(videoIn);
191   if (pglobal->buf != NULL) free(pglobal->buf);
192   //释放jpeg压缩、解压缩缓存
193   if (y != NULL) free(y);
194   if (u != NULL) free(u);
195   if (v != NULL) free(v);
196   if (processed_jpeg_data != NULL) free(processed_jpeg_data);
197 }
复制代码

程序中实现了二值化、负片和sobel滤波效果。

  除了修改源码外,还需要修改input_uvc文件夹内的Makefile,修改如下:

复制代码
###############################################################
#
# Purpose: Makefile for "M-JPEG Streamer"
# Author.: Tom Stoeveken (TST)
# Version: 0.3
# License: GPL
#
###############################################################

CC = arm-linux-gcc

OTHER_HEADERS = ../../mjpg_streamer.h ../../utils.h ../output.h ../input.h

CFLAGS += -O2 -DLINUX -D_GNU_SOURCE -Wall -shared -fPIC
#CFLAGS += -DDEBUG
LFLAGS += -ljpeg -lm #for math.h

all: input_uvc.so

clean:
    rm -f *.a *.o core *~ *.so *.lo

input_uvc.so: $(OTHER_HEADERS) input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo
    $(CC) $(CFLAGS) $(LFLAGS) -o $@ input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo

v4l2uvc.lo: huffman.h uvc_compat.h uvcvideo.h v4l2uvc.c v4l2uvc.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ v4l2uvc.c

jpeg_utils.lo: jpeg_utils.c jpeg_utils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpeg_utils.c

dynctrl.lo: dynctrl.c dynctrl.h uvcvideo.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ dynctrl.c

jpegutils.lo: jpegutils.c jpegutils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpegutils.c
复制代码

  编译完成后通过TQ2440进行测试,在终端中启动mjpg_streamer,客户端输出结果如下:

mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改_第1张图片

mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改_第2张图片

  至此修改终于成功了。客户端软件看这里:http://www.armbbs.net/forum.php?mod=viewthread&tid=17042。除了使用客户端软件,还可以直接使用浏览器查看。

  但是修改还没有结束,以上使用了自己编写代码的方法实现了图像处理功能,Opencv是图像处理利器,如果能进一步将Opencv应用到这里,能够大大简化我们的代码量,同时能够实现更复杂的算法。Opencv在x86 Linux和arm_linux上的移植我已经成功实现了,看我的另一篇博文:Opencv2.3.1在ubuntu10.04和TQ2440 arm-linux上的移植与测试。

  这里我们进行背景差分算法的实现。主要参考了Opencv官网中的读视频文件和运动检测范例,此外涉及到IplImage类型与unsigned char*类型数据转换的问题,参考了BMP与IplImage相互转换范例。

      使用Opencv需要加入头文件:

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

主要算法如下:

复制代码
 1 //将输入的jpeg图像解压成YUV分量
 2     decode_jpeg_raw(videoIn->tmpbuffer,videoIn->buf.bytesused,0,420,videoIn->width,videoIn->height,y,u,v);
 3     //这里可以对Y分量进行更改加入图像处理算法
 4     framenumber++;
 5     pFrame->imageData=(char *)y;
 6     //Canny算子
 7     //cvCanny(pImg, pCannyImg, 50, 150, 3);
 8     if(framenumber == 1)
 9     {
10       pBkImg = cvCreateImage(cvSize(videoIn->width,videoIn->height),  IPL_DEPTH_8U,1);
11       pFrImg = cvCreateImage(cvSize(videoIn->width,videoIn->height),  IPL_DEPTH_8U,1);
12  
13       pBkMat = cvCreateMat(videoIn->height, videoIn->width, CV_32FC1);
14       pFrMat = cvCreateMat(videoIn->height, videoIn->width, CV_32FC1);
15       pFrameMat = cvCreateMat(videoIn->height, videoIn->width, CV_32FC1);
16  
17       //转化成单通道图像再处理
18       pBkImg=pFrame;//当前帧为背景
19       pFrImg=pFrame;//当前帧转为灰度并作为前景
20  
21       cvConvert(pFrImg, pFrameMat);//图像转为矩阵,以便计算
22       cvConvert(pFrImg, pFrMat);
23       cvConvert(pFrImg, pBkMat);
24     }
25     else //从第2帧开始
26     {
27       pFrImg=pFrame;//将当前帧作为前景并转灰度
28       cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
29       //高斯滤波先,以平滑图像
30       cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0,0);
31  
32       //当前帧跟背景图相减
33       cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);//计算当前帧与背景的差的绝对值,作为前景
34  
35       //二值化前景图
36       cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);
37  
38       //进行形态学滤波,去掉噪音  
39       cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
40       cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
41  
42       //更新背景,背景自动更新,权值0.003
43       cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.03, 0);
44       
45       //将UV分量设置为128,压缩后为灰度图像
46       memset(u,128,length/4);
47       memset(v,128,length/4);
48       //将YUV分量压缩成jpeg
49       encode_jpeg_raw(processed_jpeg_data,length,80,0,420,videoIn->width,videoIn->height,(unsigned char *)pFrImg->imageData,u,v);
50     }
复制代码

附上使用Opencv的Makefile:

复制代码
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#
# Purpose: Makefile for "M-JPEG Streamer"
# Author.: Tom Stoeveken (TST)
# Version: 0.3
# License: GPL
#
###############################################################

CC = arm-linux-gcc

OTHER_HEADERS = ../../mjpg_streamer.h ../../utils.h ../output.h ../input.h

#################OpenCV Package Information for pkg-config##############
prefix=/opt/EmbedSky/opencv_arm
exec_prefix=${prefix}
libdir=${exec_prefix}/lib
includedir_old=${prefix}/include/opencv
includedir_new=${prefix}/include
#
#Name: OpenCV
#Description: Open Source Computer Vision Library
#Version: 2.3.1
#Libs: -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -#lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann -lpthread -lrt
#Cflags: -I${includedir_old} -I${includedir_new}
CV_LFLAGS += -ljpeg -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann -lpthread -lrt 
CV_CFLAGS += -O2 -DLINUX -D_GNU_SOURCE -Wall -shared -fPIC -I${includedir_old} -I${includedir_new}
##########end#############################################
CFLAGS += -O2 -DLINUX -D_GNU_SOURCE -Wall -shared -fPIC
#CFLAGS += -DDEBUG
LFLAGS += -ljpeg -lm #for math.h

all: input_uvc.so

clean:
    rm -f *.a *.o core *~ *.so *.lo

input_uvc.so: $(OTHER_HEADERS) input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo
    $(CC) $(CV_CFLAGS) $(CV_LFLAGS) -o $@ input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo

v4l2uvc.lo: huffman.h uvc_compat.h uvcvideo.h v4l2uvc.c v4l2uvc.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ v4l2uvc.c

jpeg_utils.lo: jpeg_utils.c jpeg_utils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpeg_utils.c

dynctrl.lo: dynctrl.c dynctrl.h uvcvideo.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ dynctrl.c

jpegutils.lo: jpegutils.c jpegutils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpegutils.c
复制代码

编译成功后放到开发板验证,结果如下:

mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改_第3张图片

mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改_第4张图片

mjpg_streamer源码的分析及针对图像处理算法的修改_第5张图片

前两张图是建立背景,第三张是背景差分结果,从图中可以看出背景差分效果很好。

  至此,我们已经能够成功将Opencv应用于mjpg_streamer项目中,为实现更复杂的算法打下了基础。值得一提的是,此次我使用的验证平台是TQ2440,虽然修改后的mjpg_streamer能够成功运行,但是速度实在不敢恭维。如果能够使用更高端的芯片验证,相信效果会更流畅。

  最后附上修改后的项目源码:my_mjpg_streamer

  

分类: C/C++, Linux
标签: mjpg_streamer, 图像处理, opencv

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