cv::VideoCapture *cam;释放内存

时间: 2024-05-16 16:16:38 浏览: 14
要释放 `cv::VideoCapture` 类型的指针 `cam` 所占用的内存,可以使用 `delete` 关键字,如下所示: ```c++ delete cam; ``` 但是要注意,在释放指针 `cam` 所占用的内存之前,需要确保没有其他地方正在使用这个指针,否则会出现访问已经释放的内存的错误。建议在释放指针之后将其设置为 `nullptr`,以避免出现悬空指针的问题。
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#ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H #include <QWidget> #include <QWidget> #include <QImage> #include <QTimer> #include <opencv2/opencv.hpp> QT_BEGIN_NAMESPACE namespace Ui { class Widget; } QT_END_NAMESPACE class Widget : public QWidget { Q_OBJECT public: Widget(QWidget *parent = nullptr); ~Widget(); private slots: void on_open_video_btn_clicked(); void on_stop_video_btn_clicked(); void on_capture_btn_clicked(); void readFarme(); // 读取当前帧信息 void on_timeout_video_btn_clicked(); void on_keep_video_btn_clicked(); private: Ui::Widget *ui; QTimer *timer; QImage *imag; cv::VideoCapture *cam;// 视频获取结构, 用来作为视频获取函数的一个参数 cv::Mat *frame;//申请IplImage类型指针,就是申请内存空间来存放每一帧图像 }; #endif // WIDGET_H打开视频并显示在窗口

这段代码定义了一个名为 Widget 的类,继承自 QWidget 类。它包含了一些成员变量和成员函数,其中: - QTimer *timer:定时器,用于定时读取视频帧信息。 - QImage *imag:用于存储图像信息,便于显示在窗口上。 - cv::VideoCapture *cam:OpenCV 的视频捕获对象,用于获取视频帧信息。 - cv::Mat *frame:OpenCV 的矩阵对象,用于存储每一帧图像信息。 该类中的成员函数包括: - on_open_video_btn_clicked():打开视频文件并显示在窗口中。 - on_stop_video_btn_clicked():停止播放视频。 - on_capture_btn_clicked():截取当前视频帧并保存为图片。 - readFarme():读取当前视频帧信息。 - on_timeout_video_btn_clicked():定时读取视频帧信息并显示在窗口中。 - on_keep_video_btn_clicked():录制视频并保存到本地。 该类的实现可以用于视频播放、视频截取、视频录制等应用场景。

这段代码定义了一个名为 Widget 的类,继承自 QWidget 类。它包含了一些成员变量和成员函数,其中: QTimer *timer:定时器,用于定时读取视频帧信息。 QImage *imag:用于存储图像信息,便于显示在窗口上。 cv::VideoCapture *cam:OpenCV 的视频捕获对象,用于获取视频帧信息。 cv::Mat *frame:OpenCV 的矩阵对象,用于存储每一帧图像信息。 该类中的成员函数包括: on_open_video_btn_clicked():打开视频文件并显示在窗口中。 on_stop_video_btn_clicked():停止播放视频。 on_capture_btn_clicked():截取当前视频帧并保存为图片。 readFarme():读取当前视频帧信息。 on_timeout_video_btn_clicked():定时读取视频帧信息并显示在窗口中。 on_keep_video_btn_clicked():录制视频并保存到本地。 该类的实现可以用于视频播放、视频截取、视频录制等应用场景。代码实现

以下是代码实现: ```cpp #include <QWidget> #include <QImage> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <QTimer> #include <QFileDialog> class Widget : public QWidget { Q_OBJECT public: explicit Widget(QWidget *parent = nullptr); ~Widget(); private slots: void on_open_video_btn_clicked(); void on_stop_video_btn_clicked(); void on_capture_btn_clicked(); void readFarme(); void on_timeout_video_btn_clicked(); void on_keep_video_btn_clicked(); private: QImage *imag; cv::VideoCapture *cam; cv::Mat *frame; QTimer *timer; bool isPlaying; bool isTiming; bool isRecording; cv::VideoWriter *writer; }; Widget::Widget(QWidget *parent) : QWidget(parent) { imag = new QImage(); cam = new cv::VideoCapture(); frame = new cv::Mat(); timer = new QTimer(); isPlaying = false; isTiming = false; isRecording = false; writer = new cv::VideoWriter(); } Widget::~Widget() { delete imag; delete cam; delete frame; delete timer; delete writer; } void Widget::on_open_video_btn_clicked() { QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("Open Video"), ".", tr("Video Files(*.mp4 *.avi *.flv)")); if (fileName.isEmpty()) { return; } cam->open(fileName.toStdString()); if (!cam->isOpened()) { return; } isPlaying = true; cv::namedWindow("Video", CV_WINDOW_NORMAL); cv::resizeWindow("Video", 800, 600); timer->start(30); } void Widget::on_stop_video_btn_clicked() { isPlaying = false; timer->stop(); cam->release(); cv::destroyWindow("Video"); } void Widget::on_capture_btn_clicked() { QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Image"), ".", tr("Images(*.png *.jpg *.bmp)")); if (fileName.isEmpty()) { return; } cv::imwrite(fileName.toStdString(), *frame); } void Widget::readFarme() { (*cam) >> *frame; if (frame->empty()) { on_stop_video_btn_clicked(); return; } cv::cvtColor(*frame, *frame, cv::COLOR_BGR2RGB); QImage image((uchar*)frame->data, frame->cols, frame->rows, QImage::Format_RGB888); *imag = image.scaled(this->size(), Qt::KeepAspectRatio); update(); } void Widget::on_timeout_video_btn_clicked() { if (!isTiming) { isTiming = true; timer->start(30); } else { isTiming = false; timer->stop(); } } void Widget::on_keep_video_btn_clicked() { if (!isRecording) { QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Video"), ".", tr("Videos(*.avi)")); if (fileName.isEmpty()) { return; } int fourcc = cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'); double fps = 30.0; writer->open(fileName.toStdString(), fourcc, fps, cv::Size(cam->get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cam->get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))); isRecording = true; } else { isRecording = false; writer->release(); } } void Widget::paintEvent(QPaintEvent *event) { QPainter painter(this); painter.drawImage(0, 0, *imag); } ``` 该类继承自 QWidget 类,并重载了 paintEvent() 函数用于显示图像。通过成员变量和成员函数实现了视频播放、视频截取、视频录制等功能。其中,QTimer 类用于定时读取视频帧信息,QFileDialog 类用于打开、保存文件对话框。OpenCV 中的 cv::VideoCapture 类用于获取视频帧信息,cv::Mat 类用于存储每一帧图像信息,cv::VideoWriter 类用于保存录制的视频文件。

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private slots: void on_open_video_btn_clicked(); void on_stop_video_btn_clicked(); void on_capture_btn_clicked(); void readFarme(); // 读取当前帧信息 void on_timeout_video_btn_clicked(); void on_keep_video_btn_clicked(); private: Ui::Widget *ui; QTimer *timer; QImage *imag; cv::VideoCapture *cam;// 视频获取结构, 用来作为视频获取函数的一个参数 cv::Mat frame;//申请IplImage类型指针,就是申请内存空间来存放每一帧图像 };根据以上代码修改以下代码void Widget::on_open_video_btn_clicked() { cam->open(0);//打开摄像头,从摄像头中获取视频 timer->start(30); //每30ms更新一次画面 QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(this, tr("Save Video"), ".", tr("Video Files (.avi)")); if (!fileName.isEmpty()) { int codec = cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G');//设置视频编码格式 double fps = 30;//设置视频帧率 cv::VideoWriter writer(fileName.toStdString(), codec, fps, frame->size(), true);//创建VideoWriter对象 if (writer.isOpened()) { timer->stop();//停止更新画面 cam->release();//释放摄像头 while (true) //写入视频帧 { (*cam) >> (*frame);//继续读取下一帧 if(frame->empty()) { break;//如果没有帧,则退出循环 } cv::cvtColor(*frame,frame,cv::COLOR_BGR2RGB);//转化为Qt的RGB格式 QByteArray imageData((const char)frame->data, frame->cols * frame->rows * frame->elemSize()); imag->loadFromData(imageData, frame->cols, frame->rows, QImage::Format_RGB888); ui->captrue_lab->setPixmap(QPixmap::fromImage(*imag));//将图片显示到label上 qApp->processEvents();//处理UI事件 writer.write(*frame); } } } }

将以下程序转换成python程序 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include<ctime> int main(int argc,char** argv) { clock_t start,end; int cam_num = 1; // 1,2 the number of cameras used // nano_id dev_id port_id 位置 // 13 0 9202 下巴 // 13 1 9201 前方 // 14 0 9203 左方 // 14 1 9204 右方 // 15 0 9205 腹部(默认) std::string IpLastSegment = "15"; int cam_id = 0; // the id of the camera used if cam_num is 1 if (argc>=2) cam_id = std::atoi(argv[1]); int udpPORT1 = 9201; // port_id of the camera which was used int udpPORT2 = 9202; // port_id of the camera which was used std::string udpstrPrevData = "udpsrc address=192.168.123."+ IpLastSegment + " port="; std::string udpstrBehindData = " ! application/x-rtp,media=video,encoding-name=H264 ! rtph264depay ! h264parse ! omxh264dec ! videoconvert ! appsink"; std::string udpSendIntegratedPipe1 = udpstrPrevData + std::to_string(udpPORT1) + udpstrBehindData; std::string udpSendIntegratedPipe2 = udpstrPrevData + std::to_string(udpPORT2) + udpstrBehindData; std::cout<<"udpSendIntegratedPipe1:"<<udpSendIntegratedPipe1<<std::endl; std::cout<<"udpSendIntegratedPipe2:"<<udpSendIntegratedPipe2<<std::endl; cv::VideoCapture cap1(udpSendIntegratedPipe1); cv::VideoCapture cap2(udpSendIntegratedPipe2); if(!cap1.isOpened()) return 0 ; if(!cap2.isOpened()) return 0 ; cv::Mat frame1, frame2; while(1) { start=clock(); //程序开始计时 cap1 >> frame1; cap2 >> frame2; if(frame1.empty()) break; if(frame2.empty()) break; imshow("video1", frame1); imshow("video2", frame2); end=clock(); double endtime=(double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC; std::cout << "FPS:"<<1/endtime<<"/s"<<std::endl; //ms为单位 char key = cv::waitKey(1); if(key == 27) // press ESC key break; } cap1.release();//释放资源 cap2.release();//释放资源 } return 0; }

-----检测、校验并输出结果----- from imp import reload import cv2 # 准备好识别方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 使用之前训练好的模型 recognizer.read('trainner/trainner.yml') # 再次调用人脸分类器 cascade_path = "C:\Anacon3\envs\myenv\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_default.xml" face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) # 加载一个字体,用于识别后,在图片上标注出对象的名字 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX idnum = 0 # 设置好与ID号码对应的用户名,如下,如0对应的就是初始 names = ['zuo xin', 'un', 'user1', 'user2', 'user3'] # 调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1 * cam.get(3) minH = 0.1 * cam.get(4) while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)) ) # 进行校验 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) # 计算出一个检验结果 if confidence < 55: idum = names[idnum] confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) else : confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) idum = "unknown" # 输出检验结果以及用户名/ cv2.putText(img, str(idum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) # 展示结果 cv2.imshow('camera', img) k = cv2.waitKey(20) if k == cv2.waitKey(20): print('人脸检测成功,门禁已经开锁,请人员进入') # 释放资源 cam.release() cv2.destroyAllWindows()修改为可以识别中文字符串

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