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这篇文章主要介绍Linux端V4L2视频设备库。
无专精则不能成,无涉猎则不能通。——梁启超
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文章目录
- :smirk:1. 项目介绍
- :blush:2. 环境配置
- :satisfied:3. 使用说明
😏1. 项目介绍
Video4Linux2(V4L2
)是一个用于Linux操作系统的视频设备驱动框架。它提供了一个统一的接口,用于在应用程序和视频设备之间进行通信和交互。
V4L2支持各种类型的视频设备,包括USB摄像头、摄像机、TV调谐器、网络摄像头等。通过使用V4L2,开发者可以轻松地访问和控制视频设备,以捕获视频流、调整图像参数、设置视频格式和分辨率等。
以下是V4L2的一些重要特点和概念:
1.设备节点:每个视频设备在Linux系统中都表示为一个设备节点,通常位于/dev/video*路径下。应用程序通过打开这些设备节点来访问相应的视频设备。
2.视频捕捉:V4L2允许应用程序从视频设备中捕获视频帧或图像。它提供了一系列的API函数,使应用程序能够请求存储视频帧的缓冲区,并在设备准备好时将其读取到内存中。
3.视频输出:除了捕获视频,V4L2还支持将视频数据发送到视频设备,以便在外部显示设备上进行输出。应用程序可以将视频帧写入输出缓冲区,并通过相应的IOCTL调用将其发送到视频设备。
4.控制和参数设置:V4L2允许应用程序对视频设备进行控制和配置。例如,应用程序可以设置摄像头的亮度、对比度、饱和度等参数,选择摄像头的输入源,设置视频格式和分辨率等。
5.帧缓冲管理:V4L2通过Frame Buffer子系统来管理视频帧的缓冲区。它提供了API函数来请求和管理用于存储视频帧的缓冲区,并进行帧缓冲的交换和处理。
😊2. 环境配置
下面进行环境配置:
# v4l2是linux内核的一部分,只需安装开发库
sudo apt-get install libv4l-dev
# 使用v4l2开发
# 在应用程序中使用 #include <linux/videodev2.h> 来引入V4L2的头文件,并使用相关的API函数
😆3. 使用说明
下面进行使用分析:
基于v4l2调用usb摄像头并用opencv显示示例:
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/ioctl.h>
#include <sys/mman.h> //共享内存
#include <linux/videodev2.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#define WIDTH 640
#define HEIGHT 480
int main() {
int fd;
struct v4l2_capability cap;
struct v4l2_format fmt;
struct v4l2_requestbuffers req;
struct v4l2_buffer buf;
enum v4l2_buf_type type;
// 打开摄像头设备
fd = open("/dev/video0", O_RDWR);
if (fd == -1) {
std::cerr << "无法打开摄像头设备" << std::endl;
return 1;
}
// 查询摄像头能力
if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYCAP, &cap) == -1) {
std::cerr << "无法查询摄像头能力" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
// 设置视频格式
memset(&fmt, 0, sizeof(fmt));
fmt.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
fmt.fmt.pix.width = WIDTH;
fmt.fmt.pix.height = HEIGHT;
fmt.fmt.pix.pixelformat = V4L2_PIX_FMT_YUYV; // YUV格式
if (ioctl(fd, VIDIOC_S_FMT, &fmt) == -1) {
std::cerr << "无法设置视频格式" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
// 请求视频缓冲区
memset(&req, 0, sizeof(req));
req.count = 1;
req.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
req.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
if (ioctl(fd, VIDIOC_REQBUFS, &req) == -1) {
std::cerr << "无法请求视频缓冲区" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
// 映射视频缓冲区到用户空间
struct v4l2_buffer* buffers = new v4l2_buffer[req.count];
void** frame_buffers = new void*[req.count];
for (int i = 0; i < req.count; i++) {
memset(&buf, 0, sizeof(buf));
buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
buf.index = i;
if (ioctl(fd, VIDIOC_QUERYBUF, &buf) == -1) {
std::cerr << "无法查询视频缓冲区" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
frame_buffers[i] = mmap(NULL, buf.length, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, buf.m.offset);
if (frame_buffers[i] == MAP_FAILED) {
std::cerr << "无法映射视频缓冲区到用户空间" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
}
// 入队视频缓冲区
for (int i = 0; i < req.count; i++) {
memset(&buf, 0, sizeof(buf));
buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
buf.index = i;
if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) == -1) {
std::cerr << "无法入队视频缓冲区" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
}
// 开始视频流采集
type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMON, &type) == -1) {
std::cerr << "无法开始视频流采集" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
// 循环获取并显示相机数据
cv::Mat frame(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC2);
cv::namedWindow("Camera", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
while (true) {
// 出队视频缓冲区
memset(&buf, 0, sizeof(buf));
buf.type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
buf.memory = V4L2_MEMORY_MMAP;
if (ioctl(fd, VIDIOC_DQBUF, &buf) == -1) {
std::cerr << "无法出队视频缓冲区" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
// 处理相机数据(这里只是简单地将YUYV格式的数据转换为RGB格式)
cv::cvtColor(cv::Mat(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC2, frame_buffers[buf.index]), frame, cv::COLOR_YUV2BGR_YUYV);
// 显示相机数据
cv::imshow("Camera", frame);
if (cv::waitKey(1) == 27) {
break; // 按下Esc键退出循环
}
// 再次入队视频缓冲区
if (ioctl(fd, VIDIOC_QBUF, &buf) == -1) {
std::cerr << "无法再次入队视频缓冲区" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
}
// 停止视频流采集
type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;
if (ioctl(fd, VIDIOC_STREAMOFF, &type) == -1) {
std::cerr << "无法停止视频流采集" << std::endl;
close(fd);
return 1;
}
// 解除映射视频缓冲区
for (int i = 0; i < req.count; i++) {
munmap(frame_buffers[i], buf.length);
}
// 关闭摄像头设备
close(fd);
delete[] buffers;
delete[] frame_buffers;
return 0;
}
编译运行:
g++ -o main main.cpp `pkg-config --libs opencv`
./main
以上。