Question

我正在使用Python 2.7和OpenCV 3.2开发Ubuntu 18.04。我的应用程序是视频管道的前端，需要从摄像头中提取视频帧，可能会对其进行裁剪和/或旋转（90、180、270度），然后将其分发给一个或多个其他代码段，以进行进一步处理处理。整个系统会尝试在每个步骤上最大化效率，例如，为以后增加功能（改进计算功率和带宽）而改进选项。

从功能上讲，我正在前端工作，但是我想通过处理从相机的MJPEG流中提取的JPEG帧来提高其效率。这将允许在JPEG域中进行高效，无损的裁剪和旋转，例如使用jpegtran-cffi，并分配小于相应解码帧的压缩帧。 JPEG解码将在必要时/在必要时以整体预期增益进行。另外一个好处是，这种方法可以有效保存网络摄像头视频，而不会由于解码+重新编码而损失图像质量。

我遇到的问题是OpenCV的VideoCapture类似乎不允许访问MJPEG流：

import cv2

cam = cv2.VideoCapture()
cam.open(0)
if not cam.isOpened():
    print("Cannot open camera")
else:
    enabled = True
    while enabled:
        enabled, frame = cam.read()
        # do stuff

在这里，frame始终采用分量（即已解码）格式。我看过使用cam.grab() + cam.retrieve()而不是cam.read()得到相同的结果（与OpenCV文档一致）。我也尝试过cam.set(cv2.CAP_PROP_CONVERT_RGB, False)，但是只能将解码后的视频转换为RGB（如果它是另一种分量格式），并且不会阻止解码。顺便说一句，我验证了相机使用MJPEG编解码器（通过cam.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC)）。

所以我的问题是：我是否缺少某些东西，或者这种方法行不通？如果是后者，还有其他选择吗？

最后一点：应用程序必须能够在其功能范围内控制网络摄像头；例如，帧大小，帧速率，曝光，增益等等。cv2.VideoCapture很好地支持了这一点。

谢谢！

===

跟进：在没有我要寻找的解决方案的情况下，我添加了显式JPEG编码：

jpeg_frame = cv2.imencode('.jpg', frame, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), _JPEG_QUALITY])[1]

，其中_JPEG_QUALITY设置为90（满分100）。虽然这增加了计算量并降低了图像质量，但从原则上讲都是多余的，但它使我可以进行权衡试验。 --KvZ

使用OpenCV从网络摄像头MJPG流中提取JPG帧

0 个答案: