第12课 实现桌面与摄像头叠加

news2024/11/27 7:27:24

在上一节,我们实现了桌面捕获功能,并成功把桌面图像和麦克风声音发送给对方。在实际应用中,有时候会需要把桌面与摄像头图像叠加在一起发送,这节课我们就来看下如何实现这一功能。

1.备份与修改

备份demo11并修改demo11为demo12.

2.用新队列存放叠加前的图像数据

修改原函数capCam和capScr,用新的inCamQue和inScrQue存放摄像头和桌面图像Mat:


int fmle::capCam() {

	videoCap.open(0);
	cv::Mat camMat;
	while (true)
	{

		if (!videoCap.isOpened()){
			Sleep(1);
			continue;
		}

		BOOL ifSuccess = videoCap.read(camMat);

		if (camMat.empty())
		{
			Sleep(1);
			continue;
		}
		if (camMat.cols != backWidth || camMat.rows != backHeight){
			resize(camMat, camMat, cv::Size(backWidth, backHeight));
		}
		if (!camMat.empty()){			
			EnterCriticalSection(&videoQueLock);
			tmpVideoQueObj.type = 1;
			tmpVideoQueObj.tmpMat = camMat;
			tmpVideoQueObj.dataLen = camMat.cols*camMat.rows * 3;
			inCamQue.push(tmpVideoQueObj);
			if (inCamQue.size() >videoDataArrNum){
				inCamQue.front().dataLen = 0;
				inCamQue.front().tmpMat.release();
				inCamQue.front().dataLen = NULL;
				inCamQue.pop();
			}
			LeaveCriticalSection(&videoQueLock);


		}
		Sleep(40);
	}
	camMat.release();

	return 0;
}

int fmle::capScr(){
    
    HWND hwnd = GetDesktopWindow();
    cv::Mat scrMat;
    while (true)
    {
        scrMat = hwndToMat(hwnd);        
        if (scrMat.cols != backWidth || scrMat.rows != backHeight){
            resize(scrMat, scrMat, cv::Size(backWidth, backHeight));
        }

        if (scrMat.data&&!scrMat.empty()){        
            cvtColor(scrMat, scrMat, CV_BGRA2BGR);
            //mainDlg->drawMatOfPub(scrMat);
            EnterCriticalSection(&videoQueLock);
            tmpVideoQueObj.type = 1;
            tmpVideoQueObj.tmpMat = scrMat;
            tmpVideoQueObj.dataLen = scrMat.cols*scrMat.rows * 3;
            inScrQue.push(tmpVideoQueObj);
            if (inScrQue.size() >videoDataArrNum){
                inScrQue.front().dataLen = 0;
                inScrQue.front().tmpMat.release();
                inScrQue.front().dataLen = NULL;
                inScrQue.pop();
            }
            LeaveCriticalSection(&videoQueLock);

        }
        Sleep(40);
    }

    scrMat.release();    
    return 0;
}

3.分别从桌面和摄像头队列取数据并叠加

新建一线程,调用mixVideo实现桌面和摄像头图像的叠加

int fmle::mixVideo(){

    cv::Mat camMat, scrMat, imageROI;
    while (true){
        if (inScrQue.size() > 0 && inCamQue.size() > 0){
            EnterCriticalSection(&videoQueLock);
            camMat = inCamQue.front().tmpMat.clone();
            resize(camMat, camMat, cv::Size(120, 80));
            scrMat = inScrQue.front().tmpMat.clone();
            if (!camMat.empty() && !scrMat.empty()){
                imageROI = scrMat(cv::Rect(0, 0, camMat.cols, camMat.rows));
                addWeighted(imageROI, 0, camMat, 1, 0.0, imageROI);
                mainDlg->drawMatOfPub(scrMat);
            }
            camMat.release();
            scrMat.release();
            imageROI.release();
            LeaveCriticalSection(&videoQueLock);
        }
        Sleep(40);
    }
    return 0;
}

4.调试运行

效果如下:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1365845.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

部署可道云网盘的一个漏洞解决

目录 1漏洞展示 2.防范措施 1漏洞展示 因为可道云网盘的上传文档有保存在 /data/Group/public/home/文档/ 中,当别有用心之人知道个人部署的域名与上次的文件后,可以进行访问拿到uid。例我在我部署的网盘上上次一个aa.php 文件,然后拿来演示 然后通过…

听GPT 讲Rust源代码--compiler(37)

File: rust/compiler/rustc_expand/src/errors.rs 在Rust编译器的源代码中,rust/compiler/rustc_expand/src/errors.rs文件的作用是定义了各种错误类型和帮助信息,这些错误和帮助信息用于扩展宏时的错误处理和用户提示。 下面对每个struct进行一一介绍&a…

【产品人卫朋】硬件产品经理:从入门到精通

目录 本文目录 1. 前言说明 2. 内容说明 3. 资料包说明 作者简介 本文目录 1. 前言说明 2. 内容说明 3. 资料包说明 1. 前言说明 本篇内容节选自实体书《硬件产品经理:从入门到精通》。 2. 内容说明 鉴于硬件产品的特殊性,不同产品阶段的时间间…

开源内容管理框架Drupal在Docker本地部署并实现公网远程访问

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…

Java研学-Cookie与Session

一 会话跟踪 1 HTTP 无状态 HTTP 协议是无状态的,一问一答没有记忆,无法确定发出请求的用户身份。即各个请求的请求对象所包含的信息并不相同,一个会话中的多个请求之间无法共享数据,此时可以使用会话跟踪技术 2 会话跟踪技术 C…

用Java爬取新房二手房数据看总体大环境

都说现在房市惨淡,导致很多人在观望,那么今天我写一段爬虫,主要是抓取各地新房以及二手房成交状况,然后了解总体楼市是否回暖上升。 以下是Java爬虫程序的代码示例,用于抓取贝壳网新房和二手房数据: impor…

并发(11)

目录 71.ConcurrentHashMap JDK1.7说说其put的机制? 72.ConcurrentHashMap JDK1.7是如何扩容的? 73.ConcurrentHashMap JDK1.8实现的原理是什么? 74.ConcurrentHashMap JDK1.8是如何扩容的? 75.ConcurrentHashMap JDK1.8链…

Maven之私服

1 介绍 团队开发现状分析私服是一台独立的服务器,用于解决团队内部的资源共享与资源同步问题Nexus Sonatype公司的一款maven私服产品 下载地址:https://help.sonatype.com/repomanager3/download win版安装包:https://pan.baidu.com/s/1wk…

【tensorflowflutterweb】机器学习模型怎样用到前端上(未写完)

书接上回 在上一章 我们谈了怎么根据项目需求构建一个简单的机器学习模型。 ​​​​​​ ​​​​​​【tensorflow&flutter】自己写个机器学习模型用在项目上?-CSDN博客文章浏览阅读852次,点赞22次,收藏15次。【tensorflow&flutter…

结队编程 - 华为OD统一考试

OD统一考试 题解: Java / Python / C++ 题目描述 某部门计划通过结队编程来进行项目开发,已知该部门有 N 名员工,每个员工有独一无二的职级,每三个员工形成一个小组进行结队编程,结队分组规则如下: 从部门中选出序号分别为 i、j、k 的3名员工,他们的职级分别为 level[…

在docker中搭建部署clickhouse

因需要给网关日志拉取并存储供数据分析师分析,由于几十个项目的网关请求数量很大,放在mysql不合适,MongoDB不适合分析,于是准备存放在clickhouse,clickhouse对于读写支持也比较友好,说干就干 1、在服务器中…

6.综合案例

1. 需求描述 1.1 显示所有员工信息 URI:emps 请求方式:GET 显示效果 1.2 添加操作- 去往添加页面 显示添加页面: URI:emp 请求方式:GET 显示效果 1.3 添加操作- 添加员工 添加员工信息: URI:emp 请求方式:POST 显示效果:完成添加, 重定向到 list 页面。 1.4…

Java-网络爬虫(一)

文章目录 前言一、网络爬虫1. 介绍2. 爬虫协议3. 法律法规 二、相关知识1. HttpClient2. Jsoup 三、综合案例1. 案例一2. 案例二 四、总结 前言 下篇:Java-网络爬虫(二) 在大数据时代,信息采集是一项重要的工作,而互联网中的数据是海量的&am…

2024年第01周农产品价格报告

一、摘要 农产品价格监测主要涉及对畜禽类产品、水产品、蔬菜类产品、水果类产品的价格,以周为单位,进行变化情况的数据监测。其中,蔬菜类产品共18种,分别为大白菜、西红柿、黄瓜、青椒、芹菜、土豆、白萝卜、茄子、豆角、胡萝卜…

和可被K整除的子数组(Java详解)

目录 一、题目描述 二、题解 思路分析 具体实现 完整代码 一、题目描述 给定一个整数数组 nums 和一个整数 k ,返回其中元素之和可被 k 整除的(连续、非空) 子数组 的数目。 子数组 是数组的 连续 部分。 示例: 输入&#…

MYSQL学习之buffer pool的理论学习

MYSQL学习之buffer pool的理论学习 by 小乌龟 文章目录 MYSQL学习之buffer pool的理论学习前言一、buffer pool是什么?二、buffer pool 的内存结构三、buffer pool 的初始化和配置初始化配置 四、buffer pool 空间管理LRU淘汰法冷热数据分离的LRU算法1.引入库2.读入…

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax类图 【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】使用…

RT-Thread 内核基础(一)

内核基础 包括:内核简介、系统的启动流程及内核配置的部分内容,为后面的章节奠定基础。 RT-Thread 内核介绍 内核是一个操作系统的核心,是操作系统最基础也最重要的部分。它负责管理系统的线程、线程间通信、系统时钟、中断及内存等。 下…

使用tailscale访问对端局域网上的其他设备

当tailscale客户端应用程序直接安装在组织中的每个客户端、服务器和虚拟机上时,Tailscale 效果最佳。这样,流量就会被端到端加密,并且无需配置即可在物理位置之间移动机器。 但是,在某些情况下,你不能或不想在每台设备…

AI人工智能学习路线图

学习人工智能 AI 的路线通常包括以下几个步骤:了解人工智能的基本概念和历史,包括机器学习、神经网络、深度学习等技术。学习数学基础知识,包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。学习编程基础知识,包括 Python、C 等编程语言。…