opencv调用esp32cam视频流

要使用OpenCV调用ESP32-CAM的视频流，可以使用以下步骤：

1. 安装OpenCV以及ESP32-CAM的开发环境，包括安装OpenCV库文件以及ESP32开发板和相应的库文件。
2. 编写代码连接到ESP32-CAM的视频流，并捕获每一帧图像。
3. 在每一帧图像上应用OpenCV图像处理算法。
4. 将处理后的图像显示出来或保存到本地。

以下是一个简单的OpenCV调用ESP32-CAM视频流的示例代码：

#include <WiFi.h>
#include <WiFiClient.h>
#include "esp_camera.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>

const char* ssid = "your_SSID";
const char* password = "your_PASSWORD";
const char* host = "192.168.1.100"; // ESP32-CAM的IP地址
const int port = 80; // ESP32-CAM的视频流端口

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting to WiFi...");
  }
  Serial.println("Connected to WiFi");
  camera_config_t config;
  config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0;
  config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0;
  config.pin_d0 = 5;
  config.pin_d1 = 18;
  config.pin_d2 = 19;
  config.pin_d3 = 21;
  config.pin_d4 = 36;
  config.pin_d5 = 39;
  config.pin_d6 = 34;
  config.pin_d7 = 35;
  config.pin_xclk = 0;
  config.pin_pclk = 22;
  config.pin_vsync = 25;
  config.pin_href = 23;
  config.pin_sscb_sda = 26;
  config.pin_sscb_scl = 27;
  config.pin_pwdn = 32;
  config.pin_reset = -1;
  config.xclk_freq_hz = 20000000;
  config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG;
  if(psramFound()){
    config.frame_size = FRAMESIZE_UXGA;
    config.jpeg_quality = 10;
    config.fb_count = 2;
  } else {
    config.frame_size = FRAMESIZE_SVGA;
    config.jpeg_quality = 12;
    config.fb_count = 1;
  }
  esp_err_t err = esp_camera_init(&config);
  if (err != ESP_OK) {
    Serial.printf("Camera init failed with error 0x%x", err);
    return;
  }
}

void loop() {
  WiFiClient client;
  if (!client.connect(host, port)) {
    Serial.println("Connection failed");
    return;
  }
  client.print(String("GET /capture?_cb=123 HTTP/1.1\r\n") +
               "Host: " + host + "\r\n" +
               "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36\r\n" +
               "Connection: close\r\n\r\n");
  while (!client.available()) {
    delay(10);
  }
  while (client.available()) {
    char c = client.read();
    if (c == '\r') {
      break;
    }
  }
  if (!client.available()) {
    return;
  }
  // 读取JPEG图像
  uint8_t *buf = (uint8_t *)malloc(1024);
  int i = 0;
  while (client.available()) {
    buf[i] = client.read();
    i++;
    if (i >= 1024) {
      break;
    }
  }
  // 解码JPEG图像
  cv::Mat img = cv::imdecode(cv::Mat(i, 1, CV_8UC1, buf), cv::IMREAD_COLOR);
  free(buf);
  // 在每一帧图像上应用OpenCV图像处理算法
  cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
  cv::GaussianBlur(img, img, cv::Size(5, 5), 0, 0);
  cv::Canny(img, img, 50, 150);
  // 显示处理后的图像
  cv::imshow("ESP32-CAM", img);
  cv::waitKey(1);
}

在这个示例中，我们使用OpenCV连接到ESP32-CAM的视频流，并使用HTTP协议从ESP32-CAM获取每一帧图像。然后，我们将JPEG图像解码为OpenCV的Mat对象，并在每一帧图像上应用了一些简单的图像处理算法，如灰度化、高斯模糊和Canny边缘检测。最后，我们将处理后的图像显示在窗口中。

请注意，这仅是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。