对视频流进行边缘检测【OpenCV学习笔记6】

/*
功能：从摄像头或者AVI文件中得到视频流，对视频流进行边缘检测，并输出结果。
*/
#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <ctype.h>
#include <stdio.h>
int main( int argc, char** argv )
{
	IplImage* laplace = 0;
	IplImage* colorlaplace = 0;
	IplImage* planes[3] = { 0, 0, 0 };  // 多个图像面
	CvCapture* capture = 0;
	//CvCapture
	//
	//视频获取结构
	//typedef struct CvCapture CvCapture;
	//结构CvCapture 没有公共接口，它只能被用来作为视频获取函数的一个参数。
	// 下面的语句说明在命令行执行程序时，如果指定AVI文件，那么处理从
	// AVI文件读取的视频流，如果不指定输入变量，那么处理从摄像头获取
	// 的视频流
	/*     if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))
	capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 );
	else if( argc == 2 )
	capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] ); */
	//capture = cvCaptureFromAVI( "3.avi" );

	if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))
		capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 );
	else if( argc == 2 )
		capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] ); 

	if( !capture )
	{
		fprintf(stderr,"Could not initialize capturing...\n");
		return -1;
	}
	cvNamedWindow( "Laplacian", 0 );
	// 循环捕捉，直到用户按键跳出循环体
	for(;;)
	{
		IplImage* frame = 0;
		int i;
		//cvQueryFrame
		//
		//从摄像头或者文件中抓取并返回一帧
		//IplImage* cvQueryFrame( CvCapture* capture );
		//capture 
		//视频获取结构。
		//函数cvQueryFrame从摄像头或者文件中抓取一帧，然后解压并返回这一帧。
		//这个函数仅仅是函数cvGrabFrame和函数cvRetrieveFrame在一起调用的组合。
		//返回的图像不可以被用户释放或者修改。 抓取后，capture被指向下一帧，
		//可用cvSetCaptureProperty调整capture到合适的帧。
		//
		//注意： cvQueryFrame返回的指针总是指向同一块内存。建议cvQueryFrame后拷贝一份
		//。而且返回的帧需要FLIP后才符合OPENCV的坐标系。 若返回值为NULL，说明到了视频的最后一帧。
		frame = cvQueryFrame( capture );
		if( !frame )
			break;
		if( !laplace )
		{
			for( i = 0; i < 3; i++ )
				planes[i] = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), 8, 1 );
			//CreateImage
			//创建头并分配数据
			//IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
			//size
			//图像宽、高.
			//depth 
			//图像元素的位深度，可以是下面的其中之一：
			//IPL_DEPTH_8U - 无符号8位整型
			//IPL_DEPTH_8S - 有符号8位整型
			//IPL_DEPTH_16U - 无符号16位整型
			//IPL_DEPTH_16S - 有符号16位整型
			//IPL_DEPTH_32S - 有符号32位整型
			//IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数
			//IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数
			//channels 
			//每个元素（像素）的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通道是交叉存取的，例如通常的彩色图像数据排列是：
			//b0 g0 r0 b1 g1 r1 ...
			//虽然通常 IPL 图象格式可以存贮非交叉存取的图像，并且一些OpenCV 也能处理他, 但是这个函数只能创建交叉存取图像.
			//函数 cvCreateImage 创建头并分配数据，这个函数是下列的缩写型式
			//header = cvCreateImageHeader(size,depth,channels);
			//cvCreateData(header); //只是创建空间，并不会初始化空间内的数据
			laplace = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height),
				IPL_DEPTH_16S, 1 );
			colorlaplace = cvCreateImage( cvSize(frame->width,frame->height), 8, 3 );
		}
		//cvCvtPixToPlane
		//
		//　　openCV里面的一个函数
		//　　可以看作cvSplit是他的宏：
		//　　#define cvCvtPixToPlane cvSplit
		//　　void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,CvArr* dst2, CvArr* dst3 );
		//　　作用是：分割多通道数组成几个单通道数组或者从数组中提取一个通道
		//　　一般用法是cvCvtPixToPlane（IplImage * src,IplImage * dst1,IplImage *dst2,IplImage * dst3,IplImage *dst4)
		//　　第一个参数是源图像，后面是分离出来每个通道的目标图像，如果圆筒到时3通道的，可以把最后一个参数设置为空。
		//  例如cvCvtPixToPlane（IplImage * src,IplImage * dst1,IplImage *dst2,IplImage * dst3,NULL)
		cvCvtPixToPlane( frame, planes[0], planes[1], planes[2], 0 );
		for( i = 0; i < 3; i++ )
		{
			//			Laplace
			//计算图像的 Laplacian 变换
			//void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 );
			//src
			//输入图像.
			//dst
			//输出图像.
			//aperture_size
			//核大小 (与 cvSobel 中定义一样).
			cvLaplace( planes[i], laplace, 3 ); // 3: aperture_size
			//ConvertScaleAbs
			//使用线性变换转换输入数组元素成8位无符号整型
			//void cvConvertScaleAbs( const CvArr* src, CvArr* dst, double scale=1, double shift=0 );
			//#define cvCvtScaleAbs cvConvertScaleAbs
			//src
			//原数组
			//dst
			//输出数组 (深度为 8u).
			//scale
			//比例因子.
			//shift
			//原数组元素按比例缩放后添加的值。
			//函数 cvConvertScaleAbs 与前一函数是相同的，但它是存贮变换结果的绝对值：
			//dst(I)=abs(src(I)*scale + (shift,shift,...))
			//函数只支持目标数数组的深度为 8u (8-bit 无符号) , 对于别的类型函数仿效于cvConvertScale 和 cvAbs 函数的联合
			cvConvertScaleAbs( laplace, planes[i], 1, 0 );  // planes[] = ABS(laplace)
		}
		//cvCvtPixToPlane是cvCvtPlaneToPix的逆函数
		cvCvtPlaneToPix( planes[0], planes[1], planes[2], 0, colorlaplace );
		//IplImage
		//	IPL 图像头
		//	typedef struct _IplImage
		//{
		//	int  nSize;         /* IplImage大小，=sizeof(IplImage)*/
		//	int  ID;            /* 版本 (=0)*/
		//	int  nChannels;     /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */
		//	int  alphaChannel;  /* 被OpenCV忽略 */
		//	int  depth;         /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
		//						IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */
		//	char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */
		//	char channelSeq[4]; /* 被OpenCV忽略 */
		//	int  dataOrder;     /* 0 - 交叉存取颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为BGR BGR BGR ... BGR；
		//						1 - 分开的颜色通道，对三通道RGB图像，像素存储顺序为RRR...R GGG...G BBB...B。
		//						cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */
		//	int  origin;        /* 0 - 顶—左结构,
		//						1 - 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */
		//	int  align;         /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */
		//	int  width;         /* 图像宽像素数 */
		//	int  height;        /* 图像高像素数*/
		//	struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */
		//	struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */
		//	void  *imageId;     /* 同上*/
		//	struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/
		//	int  imageSize;     /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/
		//	char *imageData;  /* 指向排列的图像数据 */
		//	int  widthStep;   /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */
		//	int  BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */
		//	int  BorderConst[4]; /* 同上 */
		//	char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */
		//}
		//    IplImage;
		//IplImage结构来自于 Intel Image Processing Library（是其本身所具有的）。OpenCV 只支持其中的一个子集:
		//alphaChannel 在OpenCV中被忽略。
		//colorModel 和channelSeq 被OpenCV忽略。OpenCV颜色转换的唯一函数 cvCvtColor把原图像的颜色空间的目标图像的颜色空间作为一个参数。
		//dataOrder 必须是IPL_DATA_ORDER_PIXEL (颜色通道是交叉存取)，然而平面图像的被选择通道可以被处理，就像COI（感兴趣的通道）被设置过一样。
		//align 是被OpenCV忽略的，而用 widthStep 去访问后继的图像行。
		//不支持maskROI 。处理MASK的函数把他当作一个分离的参数。MASK在 OpenCV 里是 8-bit，然而在 IPL他是 1-bit。
		//tileInfo 不支持。
		//BorderMode和BorderConst是不支持的。每个 OpenCV 函数处理像素的邻近的像素，通常使用单一的固定代码边际模式。
		//除了上述限制，OpenCV处理ROI有不同的要求。要求原图像和目标图像的尺寸或 ROI的尺寸必须（根据不同的操作，
		//例如cvPyrDown 目标图像的宽（高）必须等于原图像的宽（高）除以2 ±1)精确匹配，而IPL处理交叉区域，如图像的大小或ROI大小可能是完全独立的。
		colorlaplace->origin = frame->origin;   //让他们结构一致
		cvShowImage("Laplacian", colorlaplace );
		if( cvWaitKey(10) >= 0 )
			break;
	}
	cvReleaseCapture( &capture );
	cvDestroyWindow("Laplacian");
	return 0;
}