本文主要演示如何使用LockAI視覺識別模塊進行視頻流的讀取，同時使用Edit模塊進行圖像傳輸。

例程源代碼地址：https://gitee.com/LockzhinerAI/LockzhinerVisionModule/tree/master/Cpp_example/A01_capture

1. 基礎知識講解

1.1 OpenCV簡介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺庫，提供豐富的圖像處理和視頻捕獲功能。通過其VideoCapture類，開發者可以輕松調用攝像頭設備并獲取視頻流。

1.2 VideoCapture模塊

cv::VideoCapture是OpenCV中用于管理視頻輸入的核心類，支持從攝像頭、視頻文件或網絡流讀取幀。常用功能包括：

設備初始化與參數設置（分辨率、幀率）

逐幀捕獲圖像

資源釋放管理

2. API文檔

2.1 cv::VideoCapture類

2.1.1 cv::VideoCapture類依賴頭文件

#include

2.1.2 初始化攝像頭

cv::VideoCapturecap;

功能：創建攝像頭管理對象

說明：該對象用于后續所有攝像頭操作，未調用open()前不占用硬件資源

2.1.3 設置攝像頭分辨率

cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width);
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height);

參數：

cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH: 幀寬度（像素）

cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT: 幀高度（像素）

分辨率對照表：根據攝像頭的分辨率和幀率，選擇合適的分辨率和幀率。以下為常見分辨率與幀率對照表

2.1.4 打開攝像頭設備

cap.open(0);

參數：0表示默認攝像頭設備，也可以指定其他設備編號

返回值：成功打開返回true，否則返回false

2.1.5 讀取視頻幀

cap>>frame;

說明：讀取下一幀圖像，如果當前幀為空，則返回false

2.2 lockzhiner_vision_module::Edit類

2.2.1 依賴頭文件

#include

2.2.2 初始化模塊

Editedit;

說明：創建Edit對象，用于后續圖像傳輸操作

2.2.3 建立連接

edit.StartAndAcceptConnection();

參數：無

返回值：成功建立連接返回true，否則返回false

2.2.4 圖像傳輸

edit.Print(frame);

參數：cv::Mat對象，表示圖像幀

返回值：無

3. 綜合代碼解析

3.1 基礎攝像頭讀取

3.1.1 流程圖

3.1.2 代碼解析

初始化攝像頭

cv::VideoCapturecap;
constintwidth=640;
constintheight=480;
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width);
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height);

逐幀捕獲圖像

while(true) {
cv::Matframe;
cap>>frame;
if(frame.empty()) {
std::cerr<<"Warning: Couldn't read a frame from the camera."
<<std::endl;
continue;
}
}

3.1.3 完整代碼實現

#include
#include

intmain() {
cv::VideoCapturecap;
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640);
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480);

cap.open(0); // 參數0表示默認攝像頭設備
if(!cap.isOpened()) {
std::cerr<<"Error: Could not open camera."<<std::endl;
returnEXIT_FAILURE;
}

while(true) {
cv::Matframe;
cap>>frame;
if(frame.empty()) {
std::cerr<<"Warning: Couldn't read a frame from the camera."
<<std::endl;
continue;
}
}

cap.release();
return0;
}

3.2 攝像頭圖像傳輸

3.2.1 流程圖

3.2.2 代碼解析

初始化攝像頭和Edit模塊

cv::VideoCapturecap;
constintwidth=640;
constintheight=480;
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width);
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height);

lockzhiner_vision_module::Editedit;

建立連接

if(!edit.StartAndAcceptConnection()) {
std::cerr<<"Error: Failed to start and accept connection."<<std::endl;
returnEXIT_FAILURE;
}

逐幀捕獲圖像并傳輸

while(true) {
cv::Matframe;
cap>>frame;
if(frame.empty()) {
std::cerr<<"Warning: Couldn't read a frame from the camera."
<<std::endl;
continue;
}
edit.Print(frame);
}

3.2.3 完整代碼實現

#include
#include
#include

intmain()
{
// 初始化 edit 模塊
lockzhiner_vision_module::Editedit;
if(!edit.StartAndAcceptConnection())
{
std::cerr<<"Error: Failed to start and accept connection."<<std::endl;
returnEXIT_FAILURE;
}
std::cout<<"Device connected successfully."<<std::endl;

// 初始化攝像頭
cv::VideoCapturecap;
intwidth=640; // 設置攝像頭分辨率寬度
intheight=480;// 設置攝像頭分辨率高度
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width);
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height);

// 打開攝像頭設備
cap.open(0);// 參數 0 表示默認攝像頭設備
if(!cap.isOpened())
{
std::cerr<<"Error: Could not open camera."<<std::endl;
returnEXIT_FAILURE;
}

// 主循環：讀取攝像頭幀并傳遞給 edit 模塊
while(true)
{
cv::Matframe;// 存儲每一幀圖像
cap>>frame; // 獲取新的一幀

// 檢查是否成功讀取幀
if(frame.empty())
{
std::cerr<<"Warning: Couldn't read a frame from the camera."
<<std::endl;
continue;
}

// 使用 edit 模塊處理幀
edit.Print(frame);
}

// 釋放攝像頭資源
cap.release();
return0;
}

4. 編譯過程

4.1 編譯環境搭建

請確保你已經按照開發環境搭建指南正確配置了開發環境。

同時以正確連接開發板。

4.2 Cmake介紹

# CMake最低版本要求
cmake_minimum_required(VERSION3.10)

project(test_capture)

set(CMAKE_CXX_STANDARD17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)

# 定義項目根目錄路徑
set(PROJECT_ROOT_PATH"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../..")
message("PROJECT_ROOT_PATH = "${PROJECT_ROOT_PATH})

include("${PROJECT_ROOT_PATH}/toolchains/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf.toolchain.cmake")

# 定義 OpenCV SDK 路徑
set(OpenCV_ROOT_PATH"${PROJECT_ROOT_PATH}/third_party/opencv-mobile-4.10.0-lockzhiner-vision-module")
set(OpenCV_DIR"${OpenCV_ROOT_PATH}/lib/cmake/opencv4")
find_package(OpenCV REQUIRED)
set(OPENCV_LIBRARIES"${OpenCV_LIBS}")
# 定義 LockzhinerVisionModule SDK 路徑
set(LockzhinerVisionModule_ROOT_PATH"${PROJECT_ROOT_PATH}/third_party/lockzhiner_vision_module_sdk")
set(LockzhinerVisionModule_DIR"${LockzhinerVisionModule_ROOT_PATH}/lib/cmake/lockzhiner_vision_module")
find_package(LockzhinerVisionModule REQUIRED)

# 配置攝像頭數據
add_executable(Test-Capture test_capture.cc)
target_include_directories(Test-Capture PRIVATE${LOCKZHINER_VISION_MODULE_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(Test-Capture PRIVATE${OPENCV_LIBRARIES}${LOCKZHINER_VISION_MODULE_LIBRARIES})

install(
TARGETS Test-Capture
RUNTIME DESTINATION .
)

4.3 編譯項目

使用 Docker Destop 打開 LockzhinerVisionModule 容器并執行以下命令來編譯項目

# 進入Demo所在目錄
cd/LockzhinerVisionModuleWorkSpace/LockzhinerVisionModule/Cpp_example/A01_capture
# 創建編譯目錄
rm-rfbuild &&mkdirbuild &&cdbuild
# 配置交叉編譯工具鏈
exportTOOLCHAIN_ROOT_PATH="/LockzhinerVisionModuleWorkSpace/arm-rockchip830-linux-uclibcgnueabihf"
# 使用cmake配置項目
cmake ..
# 執行編譯項目
make-j8&&makeinstall

在執行完上述命令后，會在build目錄下生成可執行文件。

5. 例程運行示例

5.1 準備工作

下載凌智視覺模塊圖片傳輸助手：點擊下載

5.2 運行過程

在凌智視覺模塊中輸入以下命令：

chmod777Test_Capture
./Test_Capture

5.3 運行效果

6. 總結

本文檔介紹了如何使用 LockAI 和 OpenCV 實現攝像頭模塊的視頻流讀取與圖像傳輸。核心步驟包括：

初始化攝像頭并設置分辨率；

打開攝像頭并逐幀捕獲圖像；

使用 Edit 模塊進行圖像傳輸。

注意事項：

推薦使用640x480分辨率以平衡性能和畫質；

確保 Edit 模塊連接成功后再進行圖像傳輸；