java 视频边缘检测处理
时间: 2023-08-10 16:06:24 浏览: 57
在Java中进行视频边缘检测处理可以使用OpenCV库。以下是一个使用Java和OpenCV进行视频边缘检测处理的简单示例:
```java
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.Canny;
import org.opencv.core.MatOfByte;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;
import org.opencv.videoio.VideoWriter;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
public class VideoEdgeDetection {
public static void main(String[] args) {
// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 打开视频文件
VideoCapture videoCapture = new VideoCapture("input.mp4");
// 检查视频是否成功打开
if (!videoCapture.isOpened()) {
System.out.println("无法打开视频文件");
return;
}
// 获取视频的帧率、宽度和高度
double frameRate = videoCapture.get(Videoio.CAP_PROP_FPS);
int width = (int) videoCapture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int height = (int) videoCapture.get(Videoio.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
// 创建视频编写器,用于保存处理后的视频
VideoWriter videoWriter = new VideoWriter("output.mp4", VideoWriter.fourcc('X', '2', '6', '4'), frameRate, new Size(width, height), true);
// 创建用于存储视频帧的Mat对象
Mat frame = new Mat();
// 创建用于存储边缘检测结果的Mat对象
Mat edges = new Mat();
// 循环读取视频帧并进行边缘检测处理
while (videoCapture.read(frame)) {
// 转换为灰度图像
Mat gray = new Mat();
Imgproc.cvtColor(frame, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 进行边缘检测
Imgproc.Canny(gray, edges, 100, 200);
// 将边缘检测结果绘制在原始帧上
Core.bitwise_and(frame, frame, frame, edges);
// 将处理后的帧写入输出视频文件
videoWriter.write(frame);
// 显示处理后的帧
HighGui.imshow("Video Edge Detection", frame);
// 按下ESC键退出循环
if (HighGui.waitKey(1) == 27) {
break;
}
}
// 释放资源
videoCapture.release();
videoWriter.release();
HighGui.destroyAllWindows();
}
}
```
在代码中,我们首先加载OpenCV库,然后使用`VideoCapture`类打开输入视频文件。然后,我们获取视频的帧率、宽度和高度,并创建一个`VideoWriter`对象,用于保存处理后的视频。接下来,我们使用一个循环读取视频的每一帧,并进行边缘检测处理。在每一帧中,我们将其转换为灰度图像,然后使用`Canny`函数进行边缘检测。然后,我们使用`bitwise_and`函数将边缘检测结果绘制在原始帧上。最后,我们将处理后的帧写入输出视频文件,并显示处理后的帧。按下ESC键可以退出循环。
请注意,你需要在代码中正确设置输入和输出视频文件的路径,并确保你已经正确配置了OpenCV库。你可以根据自己的需求进行调整和扩展,例如调整参数以改变边缘检测的结果。