opencv的各个模块的作用介绍和设置摄像头参数，imwrite设置保存压缩比

A、学习opencv的同学应当都会遇到过在设置摄像头的分辨率时，好像opencv的set'函数没有起作用的感觉，其是这不是函数的问题，而是当我们太慢设置时，摄像头的参数会被置为默认参数。其应当如下：

参数的类型与各个的意义：

CV_CAP_PROP_POS_MSEC 视频当前点的毫秒值或视频捕捉的时间戳
CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 下次将被捕获的0基索引的帧
CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 视频文件的相关位置: 0 - start of the film, 1 - end of the film.
CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 视频流帧的宽度
CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 视频流帧的高.
CV_CAP_PROP_FPS 帧率.
CV_CAP_PROP_FOURCC 4字符编码的编码器.
CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 视频文件的帧数.
CV_CAP_PROP_FORMAT 由retrieve()返回矩阵对象的格式 .
CV_CAP_PROP_MODE 后端指定值指示当前捕捉的模式.
CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 图像亮度 (只对摄像头).
CV_CAP_PROP_CONTRAST 图像对比度 (only for cameras).
CV_CAP_PROP_SATURATION 图像饱和度 (only for cameras).
CV_CAP_PROP_HUE 色调 (only for cameras).
CV_CAP_PROP_GAIN 增益(only for cameras).
CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光(only for cameras).
CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 布尔型标记图像是否应该被转换为RGB.
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE 白平衡（目前不支持）

CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE 摄像头的帧缓存（目前不支持）
CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立体相机的矫正标记(note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)

上面的蓝色的是亲测可以用的，红色的是都不支持的。

B、使用imwrite()进行保存图片的时候，设置其图片的压缩比例（只有png、jpg格式设置参数才有意义）。

  注意：其中bmp、png是无损压缩，当其压缩到定程度后就无法再进行压缩了，png的范围值0-9，默认是3，值越大保存速度越慢。而jpg是有损压缩，其是不断读写时会不断被压缩，导致质量越来越差，范围值是0-100，函数默认值是95的保存质量，当100的时候其保存还是会有损失。、

参考：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/7136709.html

其代码为：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
using namespace cv;
using namespace std;

void createAlphaMat(Mat &mat)
{
	for (int i = 0; i < mat.rows; ++i)
	{
		for (int j = 0; j < mat.cols; ++j)
		{
			Vec4b&rgba = mat.at<Vec4b>(i, j);
			rgba[0] = UCHAR_MAX;
			rgba[1] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - j)) / ((float)mat.cols) * UCHAR_MAX);
			rgba[2] = saturate_cast<uchar>((float(mat.cols - i)) / ((float)mat.rows) * UCHAR_MAX);
			rgba[3] = rgba[1] = saturate_cast<uchar>(0.5 * (rgba[1] + rgba[2]));
		}
	}
}

int main()
{
	Mat mat(480, 640, CV_8UC4);
	createAlphaMat(mat);
	vector<int>compression_params;
	compression_params.push_back(CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
	compression_params.push_back(9); //设置压缩率，越大速度越慢。无损压缩

	try
	{
		imwrite("透明ALPHA值图.png", mat, compression_params);
		//使用CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED读图片才可以不改变png的四通道。否则会变为三通道
		//mat = imread("透明ALPHA值图.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
		imshow("生成的PNG图", mat);
		waitKey(0);
	}
	catch (runtime_error& ex)
	{
		fprintf(stderr, "转换错误", ex.what());
		return 1;
	}
	return 0;
}

1.总览图：

2.各个模块介绍：

/* 基础库 */

1，opencv_core（链接） ，opencv最基础的库。包含exception，point，rect，size，slice，vector，matrix，image等数据结构，和相应的操作函数，已经一些基础算法；

2，opencv_highgui（链接），opencv关于UI以及IO的库。包含各GUI组件，基于vfw/dshow/ffmpeg等库的video输入输出库；

3，opencv_imgproc（链接），opencv图像处理库。包含各种图像处理算法；

/* 进阶库 */

4，opencv_ml（链接），该模块为opencv的机器学习(machine learning，ml)代码库；

5，opencv_nonfree（链接），顾名思义，这个模块不是free的，主要包含SIFT和SURF两个算法；

6，opencv_objdetect（链接），该库用于目标检测；

7，opencv_features2d（链接），该库用于2D特征检测，描述与匹配；

8，opencv_flann（链接），Fast Library for Approximate Nearest Neighbors (FLANN)算法库，最邻近算法；

9，opencv_bioinspired（链接），该库是基于仿生学的图像/视频处理库，目前包含模拟人类视网膜的算法；

/* 最新加入算法 */

10，opencv_contrib（链接），该库为最新加入opencv的算法；

/* 图像应用算法 */

11，opencv_photo（链接），该库用于数码照片的处理，处于发展中，目前包括照片去水印，去噪算法；

12，opencv_stitching（链接），该库用于图像拼接；

13，opencv_superres（链接），该库用于图像超分辨率重建，即通过算法提高原有图像的分辨率,利用一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像；

/* 视频应用算法 */

14，opencv_videostab（链接），该库用于视频的晃动稳定；

15，opencv_video（链接），该库用于视频相关的算法，如运动检测，目标追踪，背景分离等；

/* 3D应用算法 */

16，opencv_calib3d（链接），该库用于3D重建，姿态估计，摄像机标定；

/* 单元测试库 */

17，opencv_ts（链接），用于单元测试的测试库；

/* 并行加速 */

18，opencv_gpu*（链接），基于Gpu并行加速的算法库；

19，opencv_ocl（链接），基于OpenCL并行优化的代码库；

/* 废弃库，仅用于兼容性 */

20，opencv_legacy（链接），顾名思义，该模块是用于兼容以前的opencv代码而设立的。 如果你希望用最新的opencv代码和特性，请勿使用该模块；

3.测试：

1，tests accuracy

各个模块的单元测试，回归测试。

2，tests performance

各个模块的性能测试。

4.扩展：

1，bindings

提供对包括python在内的编程语言的绑定扩展，使得非C/C++程序员也能使用OpenCV。

5.程序：

1，applications

OpenCV自带的一些实用工具，包括haartraining训练等。

最后

以上就是诚心翅膀为你收集整理的opencv的各个模块的作用介绍和设置摄像头参数，imwrite设置保存压缩比的全部内容，希望文章能够帮你解决opencv的各个模块的作用介绍和设置摄像头参数，imwrite设置保存压缩比所遇到的程序开发问题。

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