linux下基于v4l2/qt的usb摄像头采集显示程序

时间: 2023-07-28 10:05:07 浏览: 91
在Linux下,基于v4l2(Video for Linux 2)和Qt的USB摄像头采集和显示程序是相对容易实现的。下面是一个简单的示例程序的主要步骤: 1. 导入必要的头文件:包括V4l2和Qt相关的头文件。 2. 打开摄像头设备:使用V4l2的API函数打开USB摄像头设备文件。 3. 配置摄像头参数:设置摄像头的分辨率、帧率等参数,可以使用V4l2的API函数进行配置。 4. 创建Qt窗口:使用Qt的API函数创建一个显示摄像头图像的窗口。 5. 捕获摄像头图像:使用V4l2的API函数从摄像头中捕获图像数据。 6. 在Qt窗口中显示图像:将捕获到的图像数据通过Qt的API函数显示在窗口中。 7. 循环捕获和显示图像:使用一个循环结构,不断地从摄像头中捕获图像并在Qt窗口中显示。 8. 关闭摄像头设备:使用V4l2的API函数关闭已打开的摄像头设备文件。 以上是一个基本的步骤,可以根据需求进行扩展和优化,例如添加摄像头参数调整的功能、图像处理的功能等。基于v4l2和Qt的USB摄像头采集和显示程序可以在Linux下实现实时显示摄像头图像的功能,非常适用于开发图像处理、计算机视觉等应用。
相关问题

linux下基于qt和v4l2驱动的usb摄像头视频采集与显示

在Linux下,使用基于Qt和v4l2驱动的USB摄像头视频采集和显示是非常常见和方便的。这主要依靠Qt的多媒体框架和v4l2驱动程序提供的接口实现。 要实现基于Qt和v4l2驱动的USB摄像头视频采集和显示,首先需要使用v4l2库来初始化和配置USB摄像头。具体而言,需要使用v4l2_open()来打开摄像机设备文件、v4l2_ioctl()来查询设备的属性和状态,以及v4l2_mmap()来建立内存映射缓冲区以便在程序中进行视频帧的读取。 接下来,在Qt中,需要使用QCamera类来访问USB摄像头。通过调用QCamera类提供的相应接口,可以实现打开和关闭摄像头、获取视频帧和对视频帧进行处理。 在获取视频帧后,可以使用Qt的QPainter类将视频帧绘制到程序的GUI界面中,从而实现视频的实时显示。 总的来说,基于Qt和v4l2驱动的USB摄像头视频采集和显示在Linux下实现起来比较容易,同时能够为开发人员提供强大的功能和灵活性,非常适合用于普通摄像应用和工业领域中的视频监控和图像处理。

生成一个基于v4l2的获取USB摄像头图像的C++程序

好的,可以参考以下代码: ```c #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <linux/videodev2.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <sys/ioctl.h> #include <sys/mman.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { const char* dev_name = "/dev/video0"; int fd = open(dev_name, O_RDWR | O_NONBLOCK, 0); if (fd < 0) { perror("open"); exit(1); } struct v4l2_capability cap; if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYCAP, &cap) < 0) { perror("VIDIOC_QUERYCAP"); exit(1); } cout << "Driver Name: " << cap.driver << endl; cout << "Card Name: " << cap.card << endl; cout << "Bus info: " << cap.bus_info << endl; cout << "Version: " << (cap.version >> 16) << "." << ((cap.version >> 8) & 0xff) << "." << (cap.version & 0xff) << endl; struct v4l2_format fmt; memset(&fmt, 0, sizeof(fmt)); fmt.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; fmt.fmt.pix.width = 640; fmt.fmt.pix.height = 480; fmt.fmt.pix.pixelformat = V4L2_PIX_FMT_MJPEG; fmt.fmt.pix.field = V4L2_FIELD_INTERLACED; if (ioctl(fd, VIDIOC_S_FMT, &fmt) < 0) { perror("VIDIOC_S_FMT"); exit(1); } struct v4l2_requestbuffers req; memset(&req, 0, sizeof(req)); req.count = 1; req.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; req.memory = V4L2_MEMORY_MMAP; if (ioctl(fd, VIDIOC_REQBUFS, &req) < 0) { perror("VIDIOC_REQBUFS"); exit(1); } struct v4l2_buffer buf; memset(&buf, 0, sizeof(buf)); buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE; buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP; buf.index = 0; if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYBUF, &buf) < 0) { perror("VIDIOC_QUERYBUF"); exit(1); } void* buffer = mmap(NULL, buf.length, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, buf.m.offset); if (buffer == MAP_FAILED) { perror("mmap"); exit(1); } memset(buffer, 0, buf.length); if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) < 0) { perror("VIDIOC_QBUF"); exit(1); } if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMON, &buf.type) < 0) { perror("VIDIOC_STREAMON"); exit(1); } Mat frame; for (int i = 0; i < 100; i++) { fd_set fds; FD_ZERO(&fds); FD_SET(fd, &fds); struct timeval tv = {0}; tv.tv_sec = 2; tv.tv_usec = 0; int r = select(fd+1, &fds, NULL, NULL, &tv); if (r == -1) { perror("select"); exit(1); } if (r == 0) { fprintf(stderr, "select timeout\n"); exit(1); } if (ioctl(fd, VIDIOC_DQBUF, &buf) < 0) { perror("VIDIOC_DQBUF"); exit(1); } frame = Mat(Size(fmt.fmt.pix.width, fmt.fmt.pix.height), CV_8UC3, (char*)buffer); if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) < 0) { perror("VIDIOC_QBUF"); exit(1); } imshow("Frame", frame); waitKey(1); } if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMOFF, &buf.type) < 0) { perror("VIDIOC_STREAMOFF"); exit(1); } close(fd); return 0; } ``` 这段代码是一个简单的基于v4l2的获取USB摄像头图像的C程序,其中使用了OpenCV库来显示图像。需要注意的是,这段代码只是一个基础示例,读者可以根据自己的需求进行修改和扩展。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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