参考资源:
1.《Windows下Python调用海康SDK实时显示网络摄像头》
2.《HikVision SDK: C++ 至 Python》
3.《linux下Python调用海康SDK实时显示网络摄像头》
4.《python调用海康sdk操作热成像设备获取对应点温度》
5.《Windows下Python调用海康SDK实时视频流获取》
6.《LINUX下PYTHON调用海康SDK实时视频流获取》
一、所需文件下载安装及环境变量配置
- 1.1 安装OpenCV – 4.5.4
- 1.1.1 使用Visual Studio
- 1.1.1.1 [OpenCV下载地址](https://opencv.org/releases/)
- 1.1.1.2 解压缩OpenCV
- 1.1.1.3 安装VS2022
- 1.1.1.4 VS2022配置
- 1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
- 1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
- 1.1.2 使用Pycharm
- 1.1.2.1 下载安装pip
- 1.1.2.1.1 [pip官网下载地址](https://pypi.org/project/pip/#files)
- 1.1.2.1.2 win10安装pip
- 1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
- 1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
- 1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
- 1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
- 1.1.2.2 安装opencv-python
- 1.1.2.2.1 安装numpy
- 1.1.2.2.2 安装opencv-python
- 1.2 下载海康SDK包
- 1.3 下载安装 Swig
- 1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
- 1.5 下载boost库
- 1.6 环境变量配置
- 2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
- 2.1.1 HKIPcamera.cpp
- 2.1.2 HKIPcamera.h
- 2.1.3 HKIPcamera.i
- 2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
- 3.1 先试验Opencv是否正常运行
- 3.2 修改plaympeg4.h文件
- 3.3 创建一个动态链接库工程
- 3.4 添加编译的文件
- 3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
- 3.6 调用
1.1 安装OpenCV – 4.5.4
1.1.1 使用Visual Studio
OpenCV 之 编译配置 4.5.4
1.1.1.1 OpenCV下载地址
【从零学习OpenCV 4】Windows系统中安装OpenCV 4
1.1.1.2 解压缩OpenCV
1.1.1.3 安装VS2022
1.1.1.4 VS2022配置
《OpenCV编译VS2022配置》
《Windows中vs2019安装opencv4.5.4》
1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
// Test application for the Visual Studio Image Watch Debugger extension
#include <iostream> // std::cout
#include <opencv2/core/core.hpp> // cv::Mat
#include <opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp> // cv::imread()
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // cv::Canny()
using namespace std;
using namespace cv;
void help()
{
cout
<< "----------------------------------------------------" << endl
<< "This is a test program for the Image Watch Debugger " << endl
<< "plug-in for Visual Studio. The program loads an " << endl
<< "image from a file and runs the Canny edge detector. " << endl
<< "No output is displayed or written to disk."
<< endl
<< "Usage:" << endl
<< "image-watch-demo inputimage" << endl
<< "----------------------------------------------------" << endl
<< endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
help();
if (argc != 2)
{
cout << "Wrong number of parameters" << endl;
return -1;
}
cout << "Loading input image: " << argv[1] << endl;
Mat input;
input = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
cout << "Detecting edges in input image" << endl;
Mat edges;
Canny(input, edges, 10, 100);
return 0;
}
1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
// Test application for the Visual Studio Image Watch Debugger extension
#include <iostream> // std::cout
#include <opencv2/core/core.hpp> // cv::Mat
#include <opencv2/imgcodecs/imgcodecs.hpp> // cv::imread()
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> // cv::Canny()
using namespace std;
using namespace cv;
void help()
{
cout
<< "----------------------------------------------------" << endl
<< "This is a test program for the Image Watch Debugger " << endl
<< "plug-in for Visual Studio. The program loads an " << endl
<< "image from a file and runs the Canny edge detector. " << endl
<< "No output is displayed or written to disk."
<< endl
<< "Usage:" << endl
<< "image-watch-demo inputimage" << endl
<< "----------------------------------------------------" << endl
<< endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
help();
if (argc != 2)
{
cout << "Wrong number of parameters" << endl;
return -1;
}
cout << "Loading input image: " << argv[1] << endl;
Mat input;
input = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
cout << "Detecting edges in input image" << endl;
Mat edges;
Canny(input, edges, 10, 100);
return 0;
}
1.1.2 使用Pycharm
1.1.2.1 下载安装pip
《windows 安装pip 及更换pip国内源》
1.1.2.1.1 pip官网下载地址
1.1.2.1.2 win10安装pip
1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
在windows文件管理器中,输入 %APPDATA%
1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
自动新定位到一个新的目录下,在该目录下新建pip文件夹,然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件
1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
[global]
timeout =6000
index-url = https://pypi.douban.com/simple
trusted-host = pypi.douban.com
#[global]
#timeout =6000
#index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
#trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
#[global]
#timeout =6000
#index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
#trusted-host = mirrors.aliyun.com
1.1.2.2 安装opencv-python
在Windows下安装配置OpenCV-Python-PyCharm开发环境
1.1.2.2.1 安装numpy
#安装方式:pip install numpy==版本号
pip install numpy==1.22.3
1.1.2.2.2 安装opencv-python
pip install pip install opencv-python==4.5.5.64
1.2 下载海康SDK包
海康官网
1.3 下载安装 Swig
官网
1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
Github下载地址
1.5 下载boost库
下载地址
1.6 环境变量配置
二、使用swig生成接口文件
- 1.1 安装OpenCV – 4.5.4
- 1.1.1 使用Visual Studio
- 1.1.1.1 [OpenCV下载地址](https://opencv.org/releases/)
- 1.1.1.2 解压缩OpenCV
- 1.1.1.3 安装VS2022
- 1.1.1.4 VS2022配置
- 1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
- 1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
- 1.1.2 使用Pycharm
- 1.1.2.1 下载安装pip
- 1.1.2.1.1 [pip官网下载地址](https://pypi.org/project/pip/#files)
- 1.1.2.1.2 win10安装pip
- 1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
- 1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
- 1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
- 1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
- 1.1.2.2 安装opencv-python
- 1.1.2.2.1 安装numpy
- 1.1.2.2.2 安装opencv-python
- 1.2 下载海康SDK包
- 1.3 下载安装 Swig
- 1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
- 1.5 下载boost库
- 1.6 环境变量配置
- 2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
- 2.1.1 HKIPcamera.cpp
- 2.1.2 HKIPcamera.h
- 2.1.3 HKIPcamera.i
- 2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
- 3.1 先试验Opencv是否正常运行
- 3.2 修改plaympeg4.h文件
- 3.3 创建一个动态链接库工程
- 3.4 添加编译的文件
- 3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
- 3.6 调用
2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
HK源文件如下:
2.1.1 HKIPcamera.cpp
//HKIPcamera.cpp
#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <time.h>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <windows.h>
#include "HCNetSDK.h"
//#include "PlayM4.h"
#include "plaympeg4.h"
//#include "global.h"
//#include "readCamera.h"
#define USECOLOR 1
using namespace cv;
using namespace std;
//--------------------------------------------
int iPicNum = 0;//Set channel NO.
LONG nPort = -1;
HWND hWnd = NULL;
CRITICAL_SECTION g_cs_frameList;
list<Mat> g_frameList;
LONG lUserID;
NET_DVR_DEVICEINFO_V30 struDeviceInfo;
HANDLE hThread;
LONG lRealPlayHandle = -1;
void yv12toYUV(char *outYuv, char *inYv12, int width, int height, int widthStep)
{
int col, row;
unsigned int Y, U, V;
int tmp;
int idx;
//printf("widthStep=%d.\n",widthStep);
for (row = 0; row<height; row++)
{
idx = row * widthStep;
int rowptr = row*width;
for (col = 0; col<width; col++)
{
//int colhalf=col>>1;
tmp = (row / 2)*(width / 2) + (col / 2);
// if((row==1)&&( col>=1400 &&col<=1600))
// {
// printf("col=%d,row=%d,width=%d,tmp=%d.\n",col,row,width,tmp);
// printf("row*width+col=%d,width*height+width*height/4+tmp=%d,width*height+tmp=%d.\n",row*width+col,width*height+width*height/4+tmp,width*height+tmp);
// }
Y = (unsigned int)inYv12[row*width + col];
U = (unsigned int)inYv12[width*height + width*height / 4 + tmp];
V = (unsigned int)inYv12[width*height + tmp];
// if ((col==200))
// {
// printf("col=%d,row=%d,width=%d,tmp=%d.\n",col,row,width,tmp);
// printf("width*height+width*height/4+tmp=%d.\n",width*height+width*height/4+tmp);
// return ;
// }
if ((idx + col * 3 + 2)> (1200 * widthStep))
{
//printf("row * widthStep=%d,idx+col*3+2=%d.\n",1200 * widthStep,idx+col*3+2);
}
outYuv[idx + col * 3] = Y;
outYuv[idx + col * 3 + 1] = U;
outYuv[idx + col * 3 + 2] = V;
}
}
//printf("col=%d,row=%d.\n",col,row);
}
//解码回调 视频为YUV数据(YV12),音频为PCM数据
void CALLBACK DecCBFun(long nPort, char * pBuf, long nSize, FRAME_INFO * pFrameInfo, long nReserved1, long nReserved2)
{
long lFrameType = pFrameInfo->nType;
if (lFrameType == T_YV12)
{
#if USECOLOR
//int start = clock();
static IplImage* pImgYCrCb = cvCreateImage(cvSize(pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight), 8, 3);//得到图像的Y分量
yv12toYUV(pImgYCrCb->imageData, pBuf, pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight, pImgYCrCb->widthStep);//得到全部RGB图像
static IplImage* pImg = cvCreateImage(cvSize(pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight), 8, 3);
cvCvtColor(pImgYCrCb, pImg, CV_YCrCb2RGB);
//int end = clock();
#else
static IplImage* pImg = cvCreateImage(cvSize(pFrameInfo->nWidth, pFrameInfo->nHeight), 8, 1);
memcpy(pImg->imageData, pBuf, pFrameInfo->nWidth*pFrameInfo->nHeight);
#endif
//printf("%d\n",end-start);
//Mat frametemp(pImg), frame;
//frametemp.copyTo(frame);
// cvShowImage("IPCamera",pImg);
// cvWaitKey(1);
EnterCriticalSection(&g_cs_frameList);
g_frameList.push_back(pImg);
LeaveCriticalSection(&g_cs_frameList);
#if USECOLOR
// cvReleaseImage(&pImgYCrCb);
// cvReleaseImage(&pImg);
#else
/*cvReleaseImage(&pImg);*/
#endif
//此时是YV12格式的视频数据,保存在pBuf中,可以fwrite(pBuf,nSize,1,Videofile);
//fwrite(pBuf,nSize,1,fp);
}
/***************
else if (lFrameType ==T_AUDIO16)
{
//此时是音频数据,数据保存在pBuf中,可以fwrite(pBuf,nSize,1,Audiofile);
}
else
{
}
*******************/
}
///实时流回调
void CALLBACK fRealDataCallBack(LONG lRealHandle, DWORD dwDataType, BYTE *pBuffer, DWORD dwBufSize, void *pUser)
{
DWORD dRet;
switch (dwDataType)
{
case NET_DVR_SYSHEAD: //系统头
if (!PlayM4_GetPort(&nPort)) //获取播放库未使用的通道号
{
break;
}
if (dwBufSize > 0)
{
if (!PlayM4_OpenStream(nPort, pBuffer, dwBufSize, 1024 * 1024))
{
dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);
break;
}
//设置解码回调函数 只解码不显示
if (!PlayM4_SetDecCallBack(nPort, DecCBFun))
{
dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);
break;
}
//设置解码回调函数 解码且显示
//if (!PlayM4_SetDecCallBackEx(nPort,DecCBFun,NULL,NULL))
//{
// dRet=PlayM4_GetLastError(nPort);
// break;
//}
//打开视频解码
if (!PlayM4_Play(nPort, hWnd))
{
dRet = PlayM4_GetLastError(nPort);
break;
}
//打开音频解码, 需要码流是复合流
// if (!PlayM4_PlaySound(nPort))
// {
// dRet=PlayM4_GetLastError(nPort);
// break;
// }
}
break;
case NET_DVR_STREAMDATA: //码流数据
if (dwBufSize > 0 && nPort != -1)
{
BOOL inData = PlayM4_InputData(nPort, pBuffer, dwBufSize);
while (!inData)
{
Sleep(10);
inData = PlayM4_InputData(nPort, pBuffer, dwBufSize);
OutputDebugString(L"PlayM4_InputData failed \n");
}
}
break;
}
}
void CALLBACK g_ExceptionCallBack(DWORD dwType, LONG lUserID, LONG lHandle, void *pUser)
{
char tempbuf[256] = { 0 };
switch (dwType)
{
case EXCEPTION_RECONNECT: //预览时重连
printf("----------reconnect--------%d\n", time(NULL));
break;
default:
break;
}
}
bool OpenCamera(char* ip, char* usr, char* password)
{
lUserID = NET_DVR_Login_V30(ip, 8000, usr, password, &struDeviceInfo);
if (lUserID == 0)
{
cout << "Log in success!" << endl;
return TRUE;
}
else
{
printf("Login error, %d\n", NET_DVR_GetLastError());
NET_DVR_Cleanup();
return FALSE;
}
}
DWORD WINAPI ReadCamera(LPVOID IpParameter)
{
//---------------------------------------
//设置异常消息回调函数
NET_DVR_SetExceptionCallBack_V30(0, NULL, g_ExceptionCallBack, NULL);
//cvNamedWindow("Mywindow", 0);
//cvNamedWindow("IPCamera", 0);
//HWND h = (HWND)cvGetWindowHandle("Mywindow");
//h = cvNamedWindow("IPCamera");
//---------------------------------------
//启动预览并设置回调数据流
NET_DVR_CLIENTINFO ClientInfo;
ClientInfo.lChannel = 1; //Channel number 设备通道号
ClientInfo.hPlayWnd = NULL; //窗口为空,设备SDK不解码只取流
ClientInfo.lLinkMode = 1; //Main Stream
ClientInfo.sMultiCastIP = NULL;
LONG lRealPlayHandle;
lRealPlayHandle = NET_DVR_RealPlay_V30(lUserID, &ClientInfo, fRealDataCallBack, NULL, TRUE);
if (lRealPlayHandle<0)
{
printf("NET_DVR_RealPlay_V30 failed! Error number: %d\n", NET_DVR_GetLastError());
return -1;
}
else
cout << "码流回调成功!" << endl;
Sleep(-1);
if (!NET_DVR_StopRealPlay(lRealPlayHandle))
{
printf("NET_DVR_StopRealPlay error! Error number: %d\n", NET_DVR_GetLastError());
return 0;
}
NET_DVR_Logout(lUserID);
NET_DVR_Cleanup();
return 0;
}
void init(char* ip, char* usr, char* password){
//HANDLE hThread;
//LPDWORD threadID;
//---------------------------------------
// 初始化
NET_DVR_Init();
//设置连接时间与重连时间
NET_DVR_SetConnectTime(2000, 1);
NET_DVR_SetReconnect(10000, true);
OpenCamera(ip, usr, password);
InitializeCriticalSection(&g_cs_frameList);
hThread = ::CreateThread(NULL, 0, ReadCamera, NULL, 0, 0);
}
Mat getframe(){
Mat frame1;
EnterCriticalSection(&g_cs_frameList);
while (!g_frameList.size()){
LeaveCriticalSection(&g_cs_frameList);
EnterCriticalSection(&g_cs_frameList);
}
list<Mat>::iterator it;
it = g_frameList.end();
it--;
Mat dbgframe = (*(it));
(*g_frameList.begin()).copyTo(frame1);
frame1 = dbgframe;
g_frameList.pop_front();
//imshow("camera", frame1);
//waitKey(1);
g_frameList.clear(); // 丢掉旧的帧
LeaveCriticalSection(&g_cs_frameList);
return(frame1);
}
void release(){
::CloseHandle(hThread);
NET_DVR_StopRealPlay(lRealPlayHandle);
//关闭预览
NET_DVR_Logout(lUserID);
//注销用户
NET_DVR_Cleanup();
}
2.1.2 HKIPcamera.h
//HKIPcamera.h
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
void init(char* ip, char* usr, char* password);
Mat getframe();
void release();
2.1.3 HKIPcamera.i
// HKIPcamera.i
/* Example of wrapping a C function that takes a C double array as input using
* numpy typemaps for SWIG. */
%module HKIPcamera
%include <opencv/mat.i>
%cv_mat__instantiate_defaults
%header %{
/* Includes the header in the wrapper code */
#include "HKIPcamera.h"
%}
%include "HKIPcamera.h"
2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
《windows下使用swig》
《Windows平台下Python使用swig调用C++》
命令行:
swig -I"D:\Program Files\PyCharm 2021.3.3\pip\opencv-4.5.4\opencv\build\include" -python -c++ HKIPcamera.i
注意opencv安装的头文件路径
三、编译动态链接库
- 1.1 安装OpenCV – 4.5.4
- 1.1.1 使用Visual Studio
- 1.1.1.1 [OpenCV下载地址](https://opencv.org/releases/)
- 1.1.1.2 解压缩OpenCV
- 1.1.1.3 安装VS2022
- 1.1.1.4 VS2022配置
- 1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
- 1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
- 1.1.2 使用Pycharm
- 1.1.2.1 下载安装pip
- 1.1.2.1.1 [pip官网下载地址](https://pypi.org/project/pip/#files)
- 1.1.2.1.2 win10安装pip
- 1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
- 1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
- 1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
- 1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
- 1.1.2.2 安装opencv-python
- 1.1.2.2.1 安装numpy
- 1.1.2.2.2 安装opencv-python
- 1.2 下载海康SDK包
- 1.3 下载安装 Swig
- 1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
- 1.5 下载boost库
- 1.6 环境变量配置
- 2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
- 2.1.1 HKIPcamera.cpp
- 2.1.2 HKIPcamera.h
- 2.1.3 HKIPcamera.i
- 2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
- 3.1 先试验Opencv是否正常运行
- 3.2 修改plaympeg4.h文件
- 3.3 创建一个动态链接库工程
- 3.4 添加编译的文件
- 3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
- 3.6 调用
3.1 先试验Opencv是否正常运行
3.2 修改plaympeg4.h文件
3.3 创建一个动态链接库工程
3.4 添加编译的文件
3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
3.6 调用
这里写目录标题
- 1.1 安装OpenCV – 4.5.4
- 1.1.1 使用Visual Studio
- 1.1.1.1 [OpenCV下载地址](https://opencv.org/releases/)
- 1.1.1.2 解压缩OpenCV
- 1.1.1.3 安装VS2022
- 1.1.1.4 VS2022配置
- 1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
- 1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
- 1.1.2 使用Pycharm
- 1.1.2.1 下载安装pip
- 1.1.2.1.1 [pip官网下载地址](https://pypi.org/project/pip/#files)
- 1.1.2.1.2 win10安装pip
- 1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
- 1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
- 1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
- 1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
- 1.1.2.2 安装opencv-python
- 1.1.2.2.1 安装numpy
- 1.1.2.2.2 安装opencv-python
- 1.2 下载海康SDK包
- 1.3 下载安装 Swig
- 1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
- 1.5 下载boost库
- 1.6 环境变量配置
- 2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
- 2.1.1 HKIPcamera.cpp
- 2.1.2 HKIPcamera.h
- 2.1.3 HKIPcamera.i
- 2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
- 3.1 先试验Opencv是否正常运行
- 3.2 修改plaympeg4.h文件
- 3.3 创建一个动态链接库工程
- 3.4 添加编译的文件
- 3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
- 3.6 调用
这里写目录标题
- 1.1 安装OpenCV – 4.5.4
- 1.1.1 使用Visual Studio
- 1.1.1.1 [OpenCV下载地址](https://opencv.org/releases/)
- 1.1.1.2 解压缩OpenCV
- 1.1.1.3 安装VS2022
- 1.1.1.4 VS2022配置
- 1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
- 1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
- 1.1.2 使用Pycharm
- 1.1.2.1 下载安装pip
- 1.1.2.1.1 [pip官网下载地址](https://pypi.org/project/pip/#files)
- 1.1.2.1.2 win10安装pip
- 1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
- 1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
- 1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
- 1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
- 1.1.2.2 安装opencv-python
- 1.1.2.2.1 安装numpy
- 1.1.2.2.2 安装opencv-python
- 1.2 下载海康SDK包
- 1.3 下载安装 Swig
- 1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
- 1.5 下载boost库
- 1.6 环境变量配置
- 2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
- 2.1.1 HKIPcamera.cpp
- 2.1.2 HKIPcamera.h
- 2.1.3 HKIPcamera.i
- 2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
- 3.1 先试验Opencv是否正常运行
- 3.2 修改plaympeg4.h文件
- 3.3 创建一个动态链接库工程
- 3.4 添加编译的文件
- 3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
- 3.6 调用
这里写目录标题
- 1.1 安装OpenCV – 4.5.4
- 1.1.1 使用Visual Studio
- 1.1.1.1 [OpenCV下载地址](https://opencv.org/releases/)
- 1.1.1.2 解压缩OpenCV
- 1.1.1.3 安装VS2022
- 1.1.1.4 VS2022配置
- 1.1.1.4.1 官方C++测试代码 01
- 1.1.1.4.2 官方C++测试代码 02
- 1.1.2 使用Pycharm
- 1.1.2.1 下载安装pip
- 1.1.2.1.1 [pip官网下载地址](https://pypi.org/project/pip/#files)
- 1.1.2.1.2 win10安装pip
- 1.1.2.1.3 永久更换pip镜像源
- 1.1.2.1.3.1 %APPDATA%
- 1.1.2.1.3.2 新建pip文件夹、pip.ini文件
- 1.1.2.1.3.3 编辑pip.ini文件
- 1.1.2.2 安装opencv-python
- 1.1.2.2.1 安装numpy
- 1.1.2.2.2 安装opencv-python
- 1.2 下载海康SDK包
- 1.3 下载安装 Swig
- 1.4 下载 OpenCV-swig 接口文件
- 1.5 下载boost库
- 1.6 环境变量配置
- 2.1 将Opencv-swig文件夹的文件与HK源文件合并
- 2.1.1 HKIPcamera.cpp
- 2.1.2 HKIPcamera.h
- 2.1.3 HKIPcamera.i
- 2.2 输入命令行生成HKIPcamera_wrap.cxx、HKIPcamera.py文件
- 3.1 先试验Opencv是否正常运行
- 3.2 修改plaympeg4.h文件
- 3.3 创建一个动态链接库工程
- 3.4 添加编译的文件
- 3.5 配置所需要的头文件、库文件、依赖项
- 3.6 调用