相机sdk开发 opencv

要在相机应用中使用 OpenCV，您需要使用相机 SDK 将图像从相机读取到您的应用程序中，然后使用 OpenCV 对这些图像进行处理。以下是一些常用的相机 SDK 和 OpenCV 的集成步骤：

1. 使用相机 SDK 初始化相机，设置相机参数并打开相机。

2. 编写回调函数来处理从相机读取的图像数据。

3. 在回调函数中将相机图像转换为 OpenCV 图像格式。

4. 使用 OpenCV 对相机图像进行处理，并将处理后的图像传回相机应用程序进行显示或保存。

以下是一个示例代码，它使用 Point Grey 的相机 SDK 和 OpenCV 库来捕获和处理相机图像：

#include "FlyCapture2.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace FlyCapture2;
using namespace cv;

int main()
{
    // Initialize the camera
    Camera camera;
    CameraInfo camInfo;
    Error error = camera.Connect(0);
    if (error != PGRERROR_OK) {
        std::cerr << "Failed to connect to camera" << std::endl;
        return -1;
    }
    error = camera.GetCameraInfo(&camInfo);
    if (error != PGRERROR_OK) {
        std::cerr << "Failed to get camera info from camera" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "Connected to camera: " << camInfo.modelName << std::endl;

    // Set camera parameters
    VideoMode videoMode = VIDEOMODE_640x480Y8;
    FrameRate frameRate = FRAMERATE_30;
    error = camera.SetVideoModeAndFrameRate(videoMode, frameRate);
    if (error != PGRERROR_OK) {
        std::cerr << "Failed to set video mode and frame rate" << std::endl;
        return -1;
    }

    // Start capturing images
    error = camera.StartCapture();
    if (error != PGRERROR_OK) {
        std::cerr << "Failed to start capture" << std::endl;
        return -1;
    }

    // Loop to capture and process images
    while (true) {
        // Retrieve an image from the camera
        Image rawImage;
        error = camera.RetrieveBuffer(&rawImage);
        if (error != PGRERROR_OK) {
            std::cerr << "Failed to retrieve buffer from camera" << std::endl;
            continue;
        }

        // Convert the raw image to OpenCV format
        Mat image(rawImage.GetRows(), rawImage.GetCols(), CV_8UC1, rawImage.GetData(), rawImage.GetStride());
        cvtColor(image, image, COLOR_BayerGR2BGR);

        // Process the image with OpenCV
        cv::GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0);

        // Display the processed image
        cv::imshow("Processed Image", image);
        if (waitKey(1) == 27) break;  // Exit on ESC key
    }

    // Stop capturing images
    error = camera.StopCapture();
    if (error != PGRERROR_OK) {
        std::cerr << "Failed to stop capture" << std::endl;
        return -1;
    }

    // Disconnect the camera
    camera.Disconnect();

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用 Point Grey 的相机 SDK 和 OpenCV 库来捕获相机图像并对其进行高斯模糊。在每次循环中，我们将相机图像转换为 OpenCV 格式，然后使用 `cv::GaussianBlur` 函数对其进行处理。最后，我们将处理后的图像显示在窗口中，并等待 ESC 键退出循环。