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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)： https://github.com/zq2599/blog_demos
关于《JavaCV的摄像头实战》系列
- 《JavaCV的摄像头实战》顾名思义，是使用JavaCV框架对摄像头进行各种处理的实战集合，这是欣宸作为一名Java程序员，在计算机视觉（computer vision）领域的一个原创系列，通过连续的编码实战，与您一同学习掌握视频、音频、图片等资源的各种操作
另外要说明的是，整个系列使用的摄像头是USB摄像图或者笔记本的内置摄像头，并非基于网络访问的智能摄像头
本篇概览
- 作为整个系列的开篇，本文非常重要，从环境到代码的方方面面，都会为后续文章打好基础，简单来说本篇由以下内容构成：
- 环境和版本信息
- 基本套路分析
- 基本框架编码
- 部署媒体服务器
- 接下来就从环境和版本信息开始吧
环境和版本信息
- 现在就把实战涉及的软硬件环境交代清楚，您可以用来参考：
- 操作系统：win10
- JDK：1.8.0_291
- maven：3.8.1
- IDEA：2021.2.2(Ultimate Edition)
- JavaCV：1.5.6
- 媒体服务器：基于dockek部署的nginx-rtmp，镜像是：alfg/nginx-rtmp:v1.3.1
源码下载
- 《JavaCV的摄像头实战》的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blo...)：
| 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|
| 项目主页 | https://github.com/zq2599/blo... | 该项目在GitHub上的主页 |
| git仓库地址(https) | https://github.com/zq2599/blo... | 该项目源码的仓库地址，https协议 |
| git仓库地址(ssh) | [email protected]:zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，ssh协议 |
- 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下，如下图红框所示：
- javacv-tutorials里面有多个子工程，《JavaCV的摄像头实战》系列的代码在simple-grab-push工程下：
基本套路分析
- 全系列有多个基于摄像头的实战，例如窗口预览、把视频保存为文件、把视频推送到媒体服务器等，其基本套路是大致相同的，用最简单的流程图表示如下：
- 从上图可见，整个流程就是不停的从摄像头取帧，然后处理和输出
基本框架编码
- 看过了上面基本套路，聪明的您可能会有这样的想法：既然套路是固定的，那代码也可以按套路固定下来吧
- 没错，接下来就考虑如何把代码按照套路固定下来，我的思路是开发名为AbstractCameraApplication的抽象类，作为《JavaCV的摄像头实战》系列每个应用的父类，它负责搭建整个初始化、取帧、处理、输出的流程，它的子类则专注帧数据的具体处理和输出，整个体系的UML图如下所示：
- 接下来就该开发抽象类AbstractCameraApplication.java了，编码前先设计，下图是AbstractCameraApplication的主要方法和执行流程，粗体全部是方法名，红色块代表留给子类实现的抽象方法：
- 接下来是创建工程，我这里创建的是maven工程，pom.xml如下：
javacv-tutorials
com.bolingcavalry
1.0-SNAPSHOT
4.0.0
com.bolingcavalry
1.0-SNAPSHOT
simple-grab-push
jar
1.5.6
org.projectlombok
lombok
ch.qos.logback
logback-classic
1.2.3
org.apache.logging.log4j
log4j-to-slf4j
2.13.3
org.bytedeco
javacv-platform
${javacpp.version}
- 接下来就是AbstractCameraApplication.java的完整代码，这些代码的流程和方法命名都与上图保持一致，并且添加了详细的注释，有几处要注意的地方稍后会提到：
package com.bolingcavalry.grabpush.camera;
import lombok.Getter;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.bytedeco.ffmpeg.global.avutil;
import org.bytedeco.javacv.*;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Scalar;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
/**
* @author will
* @email [email protected]
* @date 2021/11/19 8:07 上午
* @description 摄像头应用的基础类，这里面定义了拉流和推流的基本流程，子类只需实现具体的业务方法即可
*/
@Slf4j
public abstract class AbstractCameraApplication {
/**
* 摄像头序号，如果只有一个摄像头，那就是0
*/
protected static final int CAMERA_INDEX = 0;
/**
* 帧抓取器
*/
protected FrameGrabber grabber;
/**
* 输出帧率
*/
@Getter
private final double frameRate = 30;
/**
* 摄像头视频的宽
*/
@Getter
private final int cameraImageWidth = 1280;
/**
* 摄像头视频的高
*/
@Getter
private final int cameraImageHeight = 720;
/**
* 转换器
*/
private final OpenCVFrameConverter.ToIplImage openCVConverter = new OpenCVFrameConverter.ToIplImage();
/**
* 实例化、初始化输出操作相关的资源
*/
protected abstract void initOutput() throws Exception;
/**
* 输出
*/
protected abstract void output(Frame frame) throws Exception;
/**
* 释放输出操作相关的资源
*/
protected abstract void releaseOutputResource() throws Exception;
/**
* 两帧之间的间隔时间
* @return
*/
protected int getInterval() {
// 假设一秒钟15帧，那么两帧间隔就是(1000/15)毫秒
return (int)(1000/ frameRate);
}
/**
* 实例化帧抓取器，默认OpenCVFrameGrabber对象，
* 子类可按需要自行覆盖
* @throws FFmpegFrameGrabber.Exception
*/
protected void instanceGrabber() throws FrameGrabber.Exception {
grabber = new OpenCVFrameGrabber(CAMERA_INDEX);
}
/**
* 用帧抓取器抓取一帧，默认调用grab()方法，
* 子类可以按需求自行覆盖
* @return
*/
protected Frame grabFrame() throws FrameGrabber.Exception {
return grabber.grab();
}
/**
* 初始化帧抓取器
* @throws Exception
*/
protected void initGrabber() throws Exception {
// 实例化帧抓取器
instanceGrabber();
// 摄像头有可能有多个分辨率，这里指定
// 可以指定宽高，也可以不指定反而调用grabber.getImageWidth去获取，
grabber.setImageWidth(cameraImageWidth);
grabber.setImageHeight(cameraImageHeight);
// 开启抓取器
grabber.start();
}
/**
* 预览和输出
* @param grabSeconds 持续时长
* @throws Exception
*/
private void grabAndOutput(int grabSeconds) throws Exception {
// 添加水印时用到的时间工具
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
long endTime = System.currentTimeMillis() + 1000L *grabSeconds;
// 两帧输出之间的间隔时间，默认是1000除以帧率，子类可酌情修改
int interVal = getInterval();
// 水印在图片上的位置
org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point point = new org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point(15, 35);
Frame captureFrame;
Mat mat;
// 超过指定时间就结束循环
while (System.currentTimeMillis()0) {
Thread.sleep(interVal);
}
}
log.info("输出结束");
}
/**
* 释放所有资源
*/
private void safeRelease() {
try {
// 子类需要释放的资源
releaseOutputResource();
} catch (Exception exception) {
log.error("do releaseOutputResource error", exception);
}
if (null!=grabber) {
try {
grabber.close();
} catch (Exception exception) {
log.error("close grabber error", exception);
}
}
}
/**
* 整合了所有初始化操作
* @throws Exception
*/
private void init() throws Exception {
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 设置ffmepg日志级别
avutil.av_log_set_level(avutil.AV_LOG_INFO);
FFmpegLogCallback.set();
// 实例化、初始化帧抓取器
initGrabber();
// 实例化、初始化输出操作相关的资源，
// 具体怎么输出由子类决定，例如窗口预览、存视频文件等
initOutput();
log.info("初始化完成，耗时[{}]毫秒，帧率[{}]，图像宽度[{}]，图像高度[{}]",
System.currentTimeMillis()-startTime,
frameRate,
cameraImageWidth,
cameraImageHeight);
}
/**
* 执行抓取和输出的操作
*/
public void action(int grabSeconds) {
try {
// 初始化操作
init();
// 持续拉取和推送
grabAndOutput(grabSeconds);
} catch (Exception exception) {
log.error("execute action error", exception);
} finally {
// 无论如何都要释放资源
safeRelease();
}
}
} - 上述代码有以下几处要注意：
- 负责从摄像头取数据的是OpenCVFrameGrabber对象，即帧抓取器
- initGrabber方法中，通过setImageWidth和setImageHeight方法为帧抓取器设置图像的宽和高，其实也可以不用设置宽高，由帧抓取器自动适配，但是考虑到有些摄像头支持多种分辨率，所以还是按照自己的实际情况来主动设置
- grabAndOutput方法中，使用了while循环来不断地取帧、处理、输出，这个while循环的结束条件是指定时长，这样的结束条件可能满足不了您的需要，请按照您的实际情况自行调整（例如检测某个按键是否按下）
- grabAndOutput方法中，将取到的帧转为Mat对象，然后在Mat对象上添加文字，内容是当前时间，再将Mat对象转为帧对象，将此帧对象传给子类的output方法，如此一来，子类做处理和输出的时候，拿到的帧都有了时间水印
- 至此，父类已经完成，接下来的实战，咱们只要专注用子类处理和输出帧数据即可
部署媒体服务器
- 《JavaCV的摄像头实战》系列的一些实战涉及到推流和远程播放，这就要用到流媒体服务器了，流媒体服务器的作用如下图，咱们也在这一篇提前部署好：
- 关于媒体服务器的类型，我选的是常用的nginx-rtmp，简单起见，找了一台linux电脑，在上面用docker来部署，也就是一行命令的事儿：
docker run -d --name nginx_rtmp -p 1935:1935 -p 18080:80 alfg/nginx-rtmp:v1.3.1- 另外还有个特殊情况，就是我这边有个闲置的树莓派3B，也可以用来做媒体服务器，也是用docker部署的，这里要注意镜像要选用shamelesscookie/nginx-rtmp-ffmpeg:latest，这个镜像有ARM64版本，适合在树莓派上使用：
docker run -d --name nginx_rtmp -p 1935:1935 -p 18080:80 shamelesscookie/nginx-rtmp-ffmpeg:latest至此，《JavaCV的摄像头实战》系列的准备工作已经完成，接下来的文章，开始精彩的体验之旅吧，欣宸原创，必不让您失望~
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