Linux环境下使用V4L2+opencv以MJPEG格式读取USB摄像头并实时显示
转眼间，V4L2已经搞了很长时间，从最开始的一窍不通，到后来的渐渐熟悉，从最开始照猫画虎的使用YUYV格式之间转换，到后来使用MJPEG格式读取，中间颇有周折。趁任务完成间隙，来简单总结下V4L2的使用。（文章只主要写了过程，完整程序已经附在最后）
有读者要问，opencv已经有相关的读取摄像头的函数，为什么要使用V4L2这么麻烦呢。其实主要是因为后面要将程序移植到板子上，而在板子上不能直接使用opencv中读取摄像头的函数的，所以需要借助V4L2来实现读取视频的功能。还有，既然YUYV格式这么简单（见文章末尾附的大神的博客），为什么要用MJPEG格式呢？这一点主要是考虑到YUYV数据量较大，影响摄像头读取速度，也会影响到后面都视频数据传输的扩展。
V4L2主要应用于linux读取USB摄像头，有关它的介绍网上有很多资料，这里不再赘述。结合主题，本文主要讲述如何使用MJPEG格式读取并将其转换为OpenCV中的IplImage格式，以方便进行图像处理，最后以视频的形式进行实时显示。截至到今天晚上，已经使得程序能够实时以MJPEG格式读取并显示，图像分辨率为，速度100ms每帧。由于项目需要，所以尽可能使用较大分辨率，导致速度有点慢，如果使用普通的640*480，速度比较会比较快。
有点啰嗦，下面进入主题：使用MJPEG格式读取视频，并实时显示。整个过程主要分为以下几个步骤：
1.&&&&&&打开视频设备文件，并进行参数初始化，设置采集分辨率、格式等；
该步骤中主要使用函数：
Open(“/dev/video0”,O_RDWR);//打开USB摄像头
ioctl(fd,VIDIOC_QUERYCAP,&cap);//查询设备的信息
ioctl(fd,VIDIOC_S_STD,&fmt);//设置视频的格式
2.&&&&&&申请帧缓冲区，并将其映射到用户空间；
ioctl(fd,VIDIOC_REQBUFS,&req);//申请缓冲帧
malloc(req.count*sizeof(*buffer));
ioctl(fd,VIDIOC_QUERYBUF,&buf);//将申请到的帧缓冲映射到用户空间
3.&&&&&&将申请到的帧缓冲区在视频采集输入队列排队，并启动视频采集；
ioctl(fd,VIDIOC_QBUF,&buf);//将申请到的帧缓冲全部加入队列
ioctl(fd,VIDIOC_STREAMON,&byte);//开始采集
4.&&&&&&应用程序从视频采集输入队列取出帧缓冲区，将其转换为OpenCV中的通用数据格式，然后显示，之后重新放入视频采集队列，循环该过程；
ioctl(fd,VIDIOC_DQBUF,&buf);//取缓冲帧
CvMatcvmat=cvMat(IMAGEHEIGHT,IMAGEWIDTH,CV_8UC3,(void*)buffer);//将帧内容赋值给CvMat格式的数据
IplImage img =cvDecodeImage(&cvmat,1);//解码，这一步将数据转换为IplImage格式
cvShowImage(“one”,img);//显示图像
cvReleaseImage(&img);//释放图像空间
ioctl(fd,VIDIOC_QBUF,&buf);//将缓冲重新加入队尾
循环上面的步骤，就可以形成视频啦
5.&&&&&&停止视频采集，关闭设备文件。
ioctl(fd,VIDIOC_STREAMOFF,&byte);
close(fd);
由于时间关系，上面只是简单介绍了一下整个过程，相关函数的使用和函数中的结构体参数网上都有很多资料可供参考，当然也可以看下官方给的API手册，讲的很详细，但是有点长，且是英文的。下面列出我学习时找到的一些资料，
最后附上我自己的程序，目前程序能够实现基本的功能，但是本人还想进一步优化以提高效率，有其他好的想法的朋友可以与我联系。Mail:
一个大神的博客，最开始我就是按照这个学习的
V4L2的官方手册：
我自己的程序：
&百度网盘的链接：&链接：/s/1dDfMPqD 密码：5ahu&
程序是在linux环境下使用QT编译的，需要自己安装OPENCV，并在.pro文件中配置，我的.pro文件中已经将相关路径写入，读者使用时可以按照自己安装OPENCV的路径修改。
最后，加上效果图展示，由于分辨率较大，屏幕不能显示完整窗口：
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基于opencv目标跟踪与检测课程设计.doc 48页
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课程设计Ⅰ设计报告
目：基于Opencv运动目标跟踪与检测
专业班级：
计算机软件2班
指导教师：
设计时间：
指导老师评语:
本文先介绍一种开放源代码的计算机视觉类库OpenCV,主要阐述该类库的特点及其结构，然后介绍本人学习opencv一些基本功能的实现以及结果。最后通过“检测一个视频中的运动物体”这一实例探讨了使用OpenCV进行编程的方法。
1.1 目标跟踪与检测课程设计目的 4
1.2 目标跟踪与检测设计任务与要求 4
1.3 目标跟踪与检测的开发环境 4
2 目标跟踪与检测系统设计的基本概念与原理 4
2.1 目标跟踪与检测的基本概念与知识 4
2.2目标跟踪与检测系统设计实现平台的搭建 12
2.1与目标跟踪与检测相关的一些基本功能 18
3 基于opencv运动目标跟踪与检测系统实现的详细说明 33
3.1 一般目标跟踪的实现 33
3.2 本文的检测算法 34
3.3 Camshift算法原理及其Opencv实现 35
3.4目标跟踪与检测系统的运行结果 39
4 目标跟踪与检测的课程设计总结 44
1.1目标跟踪与检测课程设计目的
1.通过实验了解opencv运动物体跟踪的数据结构、函数以及基本框架；
2.通过实验提高对于图像与视频的认识；
3.通过学习，掌握基本的opencv图像与视频的知识。
4.通过实验将理论和实践联系起来，提升对于理论知识的认识；
1.2目标跟踪与检测设计任务与要求
1.通过学习做该课程设计，掌握一些opencv的基本知识以及图像与视频的知识。
2.调用基于intel 的开源视觉库opencv，实现视频或者摄像头的监控；
3.编程实现对进入视觉范围内的运动物体实施监测；
1.3 目标跟踪与检测Opencv开发环境
一台pc机，Microsoft Visual C++ 6.0
2 系统设计的基本概念与原理
2.1 目标跟踪与检测基本概念与知识
2.1.1. OpenCV简介
开放源代码的计算机视觉类库OpenCV (Intel Open Source Computer Vision Library)由英特尔公司开发．它是一套可免费获得的由一些C函数和C++类所组成的库，用来实现一些常用的图像处理及计算机视觉算法。OpenCV主要用于对图像进行一些高级处理，比如说特征检测与跟踪、运动分析、目标分割与识别以及3D重建等。
它有以下特点； 开放C源码，基于Intel处理器指令集开发的优化代码，统一的结构和功能定义，强大的图像和矩阵运算能力，方便灵活的用户接口，同时支持WINDOWS、LINUX平台等。
（1） OpenVC的数据结构
OpenCV提供了多种基本数据类型虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型但结构都很简单，可将它们作为原子类型penCV函数库进行编程的过程中，常常会需要用到这些结构类型，只有真正了解这些结构才能够很好地利用OpenCV函数库来解决问题
基础的数据类型包括：CvPoint基于二维整形坐标轴的点．CvSize矩形框大小。CvRect矩形框的偏移和大小，以像素为精度，CvMat多通道矩阵等。
OpenCV提供了多种基本数据类型虽然这些数据类型在C语言中不是基本类型但结构都很简单，可将它们作为原子类型penCV函数库进行编程的过程中，常常会需要用到这些结构类型，只有真正了解这些结构才能够很好地利用OpenCV函数库来解决问题。
下面对几个比较常用的简单结构进行介绍。
在这些数据类型中最简单的就是CvPoint二维坐标系下的点，类型为整型
typedef struct CvPoint
/* x坐标, 通常以0为基点 */ /* y坐标, 通常以0为基点
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