1、环境介绍
- 系统：windows10
- 开发环境：VS2015+OpenCV3.1
- 其它库：pylon（安装basler官方SDK自带的库）
开发环境配置，可参考这里：VS2015 + OpenCV3.1 环境配置与项目搭建（C++版）node
2、环境配置
1.首先根据本身的VS选择对应的版本
2.配置包含目录
3.配置库目录
4.配置附加包含目录
5.配置附加库目录
6.配置附加依赖项
ios
3、完整代码
//定义是否保存图片 #define saveImages 0 //定义是否记录视频 #define recordVideo 0 // 加载OpenCV API #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/video/video.hpp> //加载PYLON API. #include <pylon/PylonIncludes.h> #include<iostream> #ifdef PYLON_WIN_BUILD #include <pylon/PylonGUI.h> #endif //命名空间. using namespace Pylon; using namespace cv; using namespace std; //定义抓取的图像数 static const uint32_t c_countOfImagesToGrab = 800; void main() { //Pylon自动初始化和终止 Pylon::PylonAutoInitTerm autoInitTerm; try { //建立相机对象（以最早识别的相机） CInstantCamera camera(CTlFactory::GetInstance().CreateFirstDevice()); // 打印相机的名称 std::cout << "Using device " << camera.GetDeviceInfo().GetModelName() << endl; //获取相机节点映射以得到相机参数 GenApi::INodeMap& nodemap = camera.GetNodeMap(); //打开相机 camera.Open(); //获取相机成像宽度和高度 GenApi::CIntegerPtr width = nodemap.GetNode("Width"); GenApi::CIntegerPtr height = nodemap.GetNode("Height"); //设置相机最大缓冲区,默认为10 camera.MaxNumBuffer = 5; // 新建pylon ImageFormatConverter对象. CImageFormatConverter formatConverter; //肯定输出像素格式 formatConverter.OutputPixelFormat = PixelType_BGR8packed; // 建立一个Pylonlmage后续将用来建立OpenCV images CPylonImage pylonImage; //声明一个整形变量用来计数抓取的图像，以及建立文件名索引 int grabbedlmages = 0; // 新建一个OpenCV video creator对象. VideoWriter cvVideoCreator; //新建一个OpenCV image对象. Mat openCvImage; // 视频文件名 std::string videoFileName = "openCvVideo.avi"; // 定义视频帧大小 cv::Size frameSize = Size((int)width->GetValue(), (int)height->GetValue()); //设置视频编码类型和帧率，有三种选择 // 帧率必须小于等于相机成像帧率 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); // 开始抓取c_countOfImagesToGrab images. //相机默认设置连续抓取模式 camera.StartGrabbing(c_countOfImagesToGrab, GrabStrategy_LatestImageOnly); //抓取结果数据指针 CGrabResultPtr ptrGrabResult; // 当c_countOfImagesToGrab images获取恢复成功时，Camera.StopGrabbing() //被RetrieveResult()方法自动调用中止抓取 while (camera.IsGrabbing()) { // 等待接收和恢复图像，超时时间设置为5000 ms. camera.RetrieveResult(5000, ptrGrabResult, TimeoutHandling_ThrowException); //若是图像抓取成功 if (ptrGrabResult->GrabSucceeded()) { // 获取图像数据 cout << "SizeX: " << ptrGrabResult->GetWidth() << endl; cout << "SizeY: " << ptrGrabResult->GetHeight() << endl; //将抓取的缓冲数据转化成pylon image. formatConverter.Convert(pylonImage, ptrGrabResult); // 将 pylon image转成OpenCV image. openCvImage = cv::Mat(ptrGrabResult->GetHeight(), ptrGrabResult->GetWidth(), CV_8UC3, (uint8_t *)pylonImage.GetBuffer()); //若是须要保存图片 if (saveImages) { std::ostringstream s; // 按索引定义文件名存储图片 s << "save//image_" << grabbedlmages << ".jpg"; std::string imageName(s.str()); //保存OpenCV image. imwrite(imageName, openCvImage); grabbedlmages++; } //若是须要记录视频 if (recordVideo) { cvVideoCreator.write(openCvImage); } //新建OpenCV display window. namedWindow("OpenCV Display Window", CV_WINDOW_NORMAL); // other options: CV_AUTOSIZE, CV_FREERATIO //显示及时影像. 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 ; }
测试结果：web
舒适提示：这里我配置的是Release x64，因此在编译运行时，也要选择相应的选项。windows
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