1、環境介紹
- 系統：windows10
- 開發環境：VS2015+OpenCV3.1
- 其它庫：pylon（安裝basler官方SDK自帶的庫）
開發環境配置，可參考這裏：VS2015 + OpenCV3.1 環境配置與項目搭建（C++版）node
2、環境配置
1.首先根據本身的VS選擇對應的版本
2.配置包含目錄
3.配置庫目錄
4.配置附加包含目錄
5.配置附加庫目錄
6.配置附加依賴項
ios
3、完整代碼
//定義是否保存圖片 #define saveImages 0 //定義是否記錄視頻 #define recordVideo 0 // 加載OpenCV API #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/video/video.hpp> //加載PYLON API. #include <pylon/PylonIncludes.h> #include<iostream> #ifdef PYLON_WIN_BUILD #include <pylon/PylonGUI.h> #endif //命名空間. using namespace Pylon; using namespace cv; using namespace std; //定義抓取的圖像數 static const uint32_t c_countOfImagesToGrab = 800; void main() { //Pylon自動初始化和終止 Pylon::PylonAutoInitTerm autoInitTerm; try { //建立相機對象（以最早識別的相機） CInstantCamera camera(CTlFactory::GetInstance().CreateFirstDevice()); // 打印相機的名稱 std::cout << "Using device " << camera.GetDeviceInfo().GetModelName() << endl; //獲取相機節點映射以得到相機參數 GenApi::INodeMap& nodemap = camera.GetNodeMap(); //打開相機 camera.Open(); //獲取相機成像寬度和高度 GenApi::CIntegerPtr width = nodemap.GetNode("Width"); GenApi::CIntegerPtr height = nodemap.GetNode("Height"); //設置相機最大緩衝區,默認爲10 camera.MaxNumBuffer = 5; // 新建pylon ImageFormatConverter對象. CImageFormatConverter formatConverter; //肯定輸出像素格式 formatConverter.OutputPixelFormat = PixelType_BGR8packed; // 建立一個Pylonlmage後續將用來建立OpenCV images CPylonImage pylonImage; //聲明一個整形變量用來計數抓取的圖像，以及建立文件名索引 int grabbedlmages = 0; // 新建一個OpenCV video creator對象. VideoWriter cvVideoCreator; //新建一個OpenCV image對象. Mat openCvImage; // 視頻文件名 std::string videoFileName = "openCvVideo.avi"; // 定義視頻幀大小 cv::Size frameSize = Size((int)width->GetValue(), (int)height->GetValue()); //設置視頻編碼類型和幀率，有三種選擇 // 幀率必須小於等於相機成像幀率 cvVideoCreator.open(videoFileName, CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 24, frameSize, true); //cvVideoCreator.open(videoFileName, CV_F0URCC('M','P',,4','2’), 20, frameSize, true); //cvVideoCreator.open(videoFileName, CV_FOURCC('M', '3', 'P', 'G'), 20, frameSize, true); // 開始抓取c_countOfImagesToGrab images. //相機默認設置連續抓取模式 camera.StartGrabbing(c_countOfImagesToGrab, GrabStrategy_LatestImageOnly); //抓取結果數據指針 CGrabResultPtr ptrGrabResult; // 當c_countOfImagesToGrab images獲取恢復成功時，Camera.StopGrabbing() //被RetrieveResult()方法自動調用中止抓取 while (camera.IsGrabbing()) { // 等待接收和恢復圖像，超時時間設置爲5000 ms. camera.RetrieveResult(5000, ptrGrabResult, TimeoutHandling_ThrowException); //若是圖像抓取成功 if (ptrGrabResult->GrabSucceeded()) { // 獲取圖像數據 cout << "SizeX: " << ptrGrabResult->GetWidth() << endl; cout << "SizeY: " << ptrGrabResult->GetHeight() << endl; //將抓取的緩衝數據轉化成pylon image. formatConverter.Convert(pylonImage, ptrGrabResult); // 將 pylon image轉成OpenCV image. openCvImage = cv::Mat(ptrGrabResult->GetHeight(), ptrGrabResult->GetWidth(), CV_8UC3, (uint8_t *)pylonImage.GetBuffer()); //若是須要保存圖片 if (saveImages) { std::ostringstream s; // 按索引定義文件名存儲圖片 s << "save//image_" << grabbedlmages << ".jpg"; std::string imageName(s.str()); //保存OpenCV image. imwrite(imageName, openCvImage); grabbedlmages++; } //若是須要記錄視頻 if (recordVideo) { cvVideoCreator.write(openCvImage); } //新建OpenCV display window. namedWindow("OpenCV Display Window", CV_WINDOW_NORMAL); // other options: CV_AUTOSIZE, CV_FREERATIO //顯示及時影像. imshow("OpenCV Display Window", openCvImage); // Define a timeout for customer's input in // '0' means indefinite, i.e. the next image will be displayed after closing the window. // '1' means live stream waitKey(10); } } } catch (GenICam::GenericException &e) { // Error handling. cerr << "An exception occurred." << endl << e.GetDescription() << endl; } system("pause"); return ; }
測試結果：web
舒適提示：這裏我配置的是Release x64，因此在編譯運行時，也要選擇相應的選項。windows
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