c++使用opencv在关闭摄像头release之后，再次打开会先卡顿显示一帧关闭前的图像

这个问题可能是由于摄像头缓冲区中的数据没有被完全清空导致的。你可以尝试在关闭摄像头前先使用`cv::waitKey(1)`来清空缓冲区中的数据，或者在重新打开摄像头前使用`cv::VideoCapture::grab()`方法来清空缓冲区中的数据。另外，你还可以尝试使用`cv::VideoCapture::set(cv::CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)`来设置缓冲区的大小为1，这样也可以有效减少卡顿的出现。

相关问题

c++opencv播放视频音频

### 使用C++和OpenCV实现带音频的视频播放

为了实现在C++中利用OpenCV播放带有音频的视频文件，可以采用多线程的方式分别处理视频流和音频流。由于OpenCV本身并不直接支持音频处理，因此通常会结合其他库如FFmpeg来同步处理音视频。

#### 创建项目结构
首先设置好开发环境，确保安装了必要的依赖项，包括但不限于OpenCV以及FFmpeg库。对于Windows平台上的Visual Studio或其他IDE，在配置时需指定链接到这些外部库的位置。

#### 初始化捕获设备或读取文件
通过`cv::VideoCapture`类实例化一个对象以加载本地磁盘上存储的目标多媒体资源：

#include <opencv2/opencv.hpp>
// ... other includes ...

int main(int argc, char* argv[]) {
    cv::VideoCapture cap;
    
    // 打开视频文件
    if (!cap.open("path_to_video_file")) {  // 替换为实际路径
        std::cerr << "Error opening video stream or file!" << std::endl;
        return -1;
    }
}

#### 获取基本属性
获取视频的一些基本信息以便后续操作，比如帧率、宽度高度等参数[^4]：

double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS);
int width = static_cast<int>(cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
int height = static_cast<int>(cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));

std::cout << "FPS: " << fps 
          << ", Width: " << width 
          << ", Height:" << height << "\n";

#### 启动独立线程处理音频部分
考虑到OpenCV不提供内置的方法来解码和回放声音轨道，这里推荐引入第三方工具包——例如FFmpeg——来进行这项工作。创建一个新的标准C++线程专门负责从输入源提取并输出声波信号给扬声器系统；与此同时主线程继续专注于画面渲染逻辑[^5]。

#### 主循环显示每一帧图像
在一个无限while循环内逐帧抓取当前时刻的画面，并将其呈现在窗口界面上直到遇到结束条件为止（即到达最后一秒或者用户主动终止程序运行）。期间还需注意保持合理的刷新间隔时间以免造成卡顿现象发生：

cv::Mat frame;

while (true) {
    bool bSuccess = cap.read(frame);

    if (!bSuccess || frame.empty()) break; // 如果无法捕捉下一帧则退出
    
    imshow("Frame", frame); 

    if(waitKey(static_cast<int>(round(1000 / fps))) >= 0 ) break ;
}

cap.release();
destroyAllWindows();

return 0;

上述代码片段展示了如何基于OpenCV框架构建简单的媒体查看应用程序原型。然而值得注意的是，这只是一个简化版的例子，真实场景下可能还需要考虑更多细节方面的问题，像错误恢复机制的设计或是性能优化措施的应用等等。

vs窗体button打开视频进行光流法追踪视频VideoCapture

实现该功能的大致思路如下：

1. 在窗体中添加一个按钮控件，通过双击按钮控件打开选择文件对话框，选择要进行光流法追踪的视频文件。

2. 在选择视频文件后，可以使用OpenCV库中的cv::VideoCapture类读取视频文件，获取视频帧并进行光流法计算。

3. 在计算光流法时，可以使用OpenCV库中的cv::calcOpticalFlowFarneback函数实现，该函数可以计算两个连续帧之间的光流向量。

4. 在计算光流向量后，可以将光流向量可视化，可以使用OpenCV库中的cv::arrowedLine函数实现，该函数可以在图像上绘制箭头线段，表示光流向量的大小和方向。

5. 最后，将计算得到的光流向量绘制在视频帧上，可以使用OpenCV库中的cv::add函数实现，该函数可以将两个图像进行加权叠加，得到一个新的图像。

需要注意的是，在进行光流法计算时，由于计算量较大，可能会导致程序卡顿，需要使用多线程或GPU加速等方式进行优化。

以下是示例代码：

// 在按钮点击事件中添加以下代码

// 打开文件对话框，选择要处理的视频文件
QString filename = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("Open Video File"), ".", tr("Video Files(*.mp4 *.avi *.mkv)"));

// 创建VideoCapture对象，打开视频文件
cv::VideoCapture cap(filename.toStdString());

// 检查视频是否成功打开
if (!cap.isOpened())
{
    QMessageBox::warning(this, "Error", "Can not open video file!");
    return;
}

// 创建窗口，用于显示处理后的视频
cv::namedWindow("Optical Flow", cv::WINDOW_NORMAL);

// 读取第一帧图像
cv::Mat prevFrame, curFrame;
cap >> prevFrame;

// 循环处理视频帧
while (cap.read(curFrame))
{
    // 转换为灰度图像
    cv::cvtColor(prevFrame, prevFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::cvtColor(curFrame, curFrame, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 计算光流向量
    std::vector<cv::Point2f> prevPoints, curPoints;
    cv::goodFeaturesToTrack(prevFrame, prevPoints, 100, 0.3, 7, cv::Mat(), 7, false, 0.04);
    cv::cornerSubPix(prevFrame, prevPoints, cv::Size(10, 10), cv::Size(-1, -1), cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::COUNT, 30, 0.1));
    std::vector<uchar> status;
    std::vector<float> err;
    cv::calcOpticalFlowPyrLK(prevFrame, curFrame, prevPoints, curPoints, status, err);

    // 绘制光流向量
    for (int i = 0; i < prevPoints.size(); i++)
    {
        cv::line(prevFrame, prevPoints[i], curPoints[i], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        cv::circle(prevFrame, curPoints[i], 3, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
    }

    // 显示处理后的视频帧
    cv::imshow("Optical Flow", prevFrame);

    // 等待用户按下ESC键退出程序
    if (cv::waitKey(30) == 27)
    {
        break;
    }

    // 更新上一帧图像
    prevFrame = curFrame.clone();
}

// 释放VideoCapture对象，关闭视频文件
cap.release();

// 关闭窗口
cv::destroyAllWindows();