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目标

如今，拥有数字视频录制系统供您使用是很常见的。因此，您最终会遇到不再处理一批图像，而是处理视频流的情况。这些可能有两种类型：实时图像馈送（在网络摄像头的情况下）或预先录制的硬盘驱动器存储文件。幸运的是，OpenCV以相同的方式处理这两者，使用相同的C++类。因此，以下是您将在本教程中学到的内容：

• 如何打开和阅读视频流
• 检查图像相似度的两种方法：PSNR 和 SSIM

C++源代码

作为使用 OpenCV 展示这些内容的测试用例，我创建了一个小程序，可以读取两个视频文件并在它们之间执行相似性检查。您可以使用它来检查新的视频压缩算法的工作情况。让我们有一个参考（原始）视频，比如这个小的 Megamind 剪辑和它的压缩版本。您还可以在 OpenCV 源库的文件夹samples/data中找到源代码和这些视频文件。

#include <iostream> // for standard I/O
#include <string> // for strings
#include <iomanip> // for controlling float print precision
#include <sstream> // string to number conversion#include <opencv2/core.hpp> // Basic OpenCV structures (cv::Mat, Scalar)
#include <opencv2/imgproc.hpp> // Gaussian Blur
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp> // OpenCV window I/Ousing namespace std;
using namespace cv;double getPSNR ( const Mat& I1, const Mat& I2);
Scalar getMSSIM( const Mat& I1, const Mat& I2);static void help()
{cout<< "------------------------------------------------------------------------------" << endl<< "This program shows how to read a video file with OpenCV. In addition, it "<< "tests the similarity of two input videos first with PSNR, and for the frames "<< "below a PSNR trigger value, also with MSSIM." << endl<< "Usage:" << endl<< "./video-input-psnr-ssim <referenceVideo> <useCaseTestVideo> <PSNR_Trigger_Value> <Wait_Between_Frames> " << endl<< "--------------------------------------------------------------------------" << endl<< endl;
}int main(int argc, char *argv[])
{help();if (argc != 5){cout << "Not enough parameters" << endl;return -1;}stringstream conv;const string sourceReference = argv[1], sourceCompareWith = argv[2];int psnrTriggerValue, delay;conv << argv[3] << endl << argv[4]; // put in the stringsconv >> psnrTriggerValue >> delay; // take out the numbersint frameNum = -1; // Frame counterVideoCapture captRefrnc(sourceReference), captUndTst(sourceCompareWith);if (!captRefrnc.isOpened()){cout << "Could not open reference " << sourceReference << endl;return -1;}if (!captUndTst.isOpened()){cout << "Could not open case test " << sourceCompareWith << endl;return -1;}Size refS = Size((int) captRefrnc.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH),(int) captRefrnc.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)),uTSi = Size((int) captUndTst.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH),(int) captUndTst.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));if (refS != uTSi){cout << "Inputs have different size!!! Closing." << endl;return -1;}const char* WIN_UT = "Under Test";const char* WIN_RF = "Reference";// WindowsnamedWindow(WIN_RF, WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow(WIN_UT, WINDOW_AUTOSIZE);moveWindow(WIN_RF, 400 , 0); //750, 2 (bernat =0)moveWindow(WIN_UT, refS.width, 0); //1500, 2cout << "Reference frame resolution: Width=" << refS.width << " Height=" << refS.height<< " of nr#: " << captRefrnc.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT) << endl;cout << "PSNR trigger value " << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(3)<< psnrTriggerValue << endl;Mat frameReference, frameUnderTest;double psnrV;Scalar mssimV;for(;;) //Show the image captured in the window and repeat{captRefrnc >> frameReference;captUndTst >> frameUnderTest;if (frameReference.empty() || frameUnderTest.empty()){cout << " < < < Game over! > > > ";break;}++frameNum;cout << "Frame: " << frameNum << "# ";psnrV = getPSNR(frameReference,frameUnderTest);cout << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(3) << psnrV << "dB";if (psnrV < psnrTriggerValue && psnrV){mssimV = getMSSIM(frameReference, frameUnderTest);cout << " MSSIM: "<< " R " << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << mssimV.val[2] * 100 << "%"<< " G " << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << mssimV.val[1] * 100 << "%"<< " B " << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << mssimV.val[0] * 100 << "%";}cout << endl;imshow(WIN_RF, frameReference);imshow(WIN_UT, frameUnderTest);char c = (char)waitKey(delay);if (c == 27) break;}return 0;
}// ![get-psnr]
double getPSNR(const Mat& I1, const Mat& I2)
{Mat s1;absdiff(I1, I2, s1); // |I1 - I2|s1.convertTo(s1, CV_32F); // cannot make a square on 8 bitss1 = s1.mul(s1); // |I1 - I2|^2Scalar s = sum(s1); // sum elements per channeldouble sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; // sum channelsif( sse <= 1e-10) // for small values return zeroreturn 0;else{double mse = sse / (double)(I1.channels() * I1.total());double psnr = 10.0 * log10((255 * 255) / mse);return psnr;}
}
// ![get-psnr]// ![get-mssim]Scalar getMSSIM( const Mat& i1, const Mat& i2)
{const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225;/***************************** INITS **********************************/int d = CV_32F;Mat I1, I2;i1.convertTo(I1, d); // cannot calculate on one byte large valuesi2.convertTo(I2, d);Mat I2_2 = I2.mul(I2); // I2^2Mat I1_2 = I1.mul(I1); // I1^2Mat I1_I2 = I1.mul(I2); // I1 * I2/*************************** END INITS **********************************/Mat mu1, mu2; // PRELIMINARY COMPUTINGGaussianBlur(I1, mu1, Size(11, 11), 1.5);GaussianBlur(I2, mu2, Size(11, 11), 1.5);Mat mu1_2 = mu1.mul(mu1);Mat mu2_2 = mu2.mul(mu2);Mat mu1_mu2 = mu1.mul(mu2);Mat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, Size(11, 11), 1.5);sigma1_2 -= mu1_2;GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, Size(11, 11), 1.5);sigma2_2 -= mu2_2;GaussianBlur(I1_I2, sigma12, Size(11, 11), 1.5);sigma12 -= mu1_mu2;Mat t1, t2, t3;t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;t2 = 2 * sigma12 + C2;t3 = t1.mul(t2); // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;t1 = t1.mul(t2); // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))Mat ssim_map;divide(t3, t1, ssim_map); // ssim_map = t3./t1;Scalar mssim = mean(ssim_map); // mssim = average of ssim mapreturn mssim;
}
// ![get-mssim]

如何读取视频流（在线摄像机或离线文件）？

从本质上讲，视频操作所需的所有功能都集成在 cv::VideoCapture C++ 类中。这本身是建立在 FFmpeg 开源库之上的。这是 OpenCV 的基本依赖项，因此您无需担心这一点。视频由一系列图像组成，我们在文献中将这些图像称为帧。对于视频文件，有一个帧速率指定两帧之间的长度。虽然对于摄像机来说，它们通常每秒可以数字化多少帧是有限制的，但这个属性并不那么重要，因为摄像机在任何时候都能看到世界的当前快照。

您需要执行的第一个任务是将其源代码分配给 cv::VideoCapture 类。您可以通过 cv::VideoCapture::VideoCapture 或其 cv::VideoCapture：：open 函数执行此操作。如果此参数为整数，则将类绑定到相机、设备。此处传递的数字是设备的 ID，由操作系统分配。如果您的系统连接了单个摄像头，则其 ID 可能为零，并且从那里开始进一步增加。如果传递给这些参数的参数是字符串，它将引用视频文件，并且字符串指向文件的位置和名称。例如，对于上面的源代码，有效的命令行是：

video/Megamind.avi video/Megamind_bug.avi 35 10

我们进行相似性检查。这需要参考和测试用例视频文件。前两个参数指的是这一点。这里我们使用一个相对地址。这意味着应用程序将查看其当前工作目录并打开视频文件夹，并尝试在其中查找Megamind.avi和Megamind_bug.avi。

const string sourceReference = argv[1],sourceCompareWith = argv[2];VideoCapture captRefrnc(sourceReference);
// or
VideoCapture captUndTst;
captUndTst.open(sourceCompareWith);

若要检查类与视频源的绑定是否成功，请使用 cv::VideoCapture::isOpened 函数：

if ( !captRefrnc.isOpened()){cout << "Could not open reference " << sourceReference << endl;return -1;}

调用对象析构函数时，自动关闭视频。但是，如果要在此之前关闭它，则需要调用其 cv::VideoCapture::release 函数。视频的帧只是简单的图像。因此，我们只需要从 cv::VideoCapture 对象中提取它们并将它们放入 Mat 对象中。视频流是连续的。您可以通过 cv::VideoCapture::read 或重载的 >> 运算符一个接一个地获取帧：

Mat frameReference, frameUnderTest;
captRefrnc >> frameReference;
captUndTst.read(frameUnderTest);

如果无法获取任何帧（导致视频流关闭或视频文件末尾），则上面的读取操作将空 Mat 对象。如果出现以下情况，我们可以通过一个简单的方法来检查这一点：

if( frameReference.empty() || frameUnderTest.empty())
{// exit the program
}

读取方法由帧抓取和应用的解码组成。可以使用 cv::VideoCapture::grab 和 cv::VideoCapture::retrieve 函数显式调用这两个函数。

除了帧的内容之外，视频还附加了许多信息。这些通常是数字，但在某些情况下，它可能是短字符序列（4 个字节或更少）。因此，为了获取这些信息，有一个名为 cv::VideoCapture::get 的通用函数返回包含这些属性的双精度值。使用按位运算对有效值仅为整数的双精度类型和转换中的字符进行解码。它的单个参数是查询属性的 ID。例如，这里我们得到参考和测试用例视频文件中的帧大小;加上参照内部的帧数。

Size refS = Size((int) captRefrnc.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH),(int) captRefrnc.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)),cout << "Reference frame resolution: Width=" << refS.width << " Height=" << refS.height<< " of nr#: " << captRefrnc.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT) << endl;

在处理视频时，您可能经常希望自己控制这些值。为此，有一个 cv::VideoCapture::set 函数。它的第一个参数仍然是要更改的属性的名称，第二个参数是包含要设置的值的 double 类型。如果成功，它将返回 true，否则返回 false。很好的例子是在视频文件中寻找给定的时间或帧：

captRefrnc.set(CAP_PROP_POS_MSEC, 1.2); // go to the 1.2 second in the video
captRefrnc.set(CAP_PROP_POS_FRAMES, 10); // go to the 10th frame of the video
// now a read operation would read the frame at the set position

对于可以读取和更改的属性，请查看 cv::VideoCapture::get 和 cv::VideoCapture::set 函数的文档。

图像相似度 - PSNR 和 SSIM

我们想检查我们的视频转换操作有多难以察觉，因此我们需要一个系统来逐帧检查相似性或差异性。最常用的算法是PSNR（又名峰值信噪比）。最简单的定义是从均方误差开始的。假设有两个图像：I1 和 I2;具有二维大小的 i 和 j，由 c 个通道组成。

然后 PSNR 表示为：

这里的 (MAX_I)是像素的最大有效值。对于简单的单字节图像，每个通道每像素，这是 255。当两个图像相同时，MSE 将给出零，从而导致 PSNR 公式中的除以零运算无效。在这种情况下，PSNR 是未定义的，因此我们需要单独处理这种情况。之所以过渡到对数刻度，是因为像素值具有非常宽的动态范围。所有这些都转换为 OpenCV，函数如下所示：

double getPSNR(const Mat& I1, const Mat& I2)
{Mat s1;absdiff(I1, I2, s1); // |I1 - I2|s1.convertTo(s1, CV_32F); // cannot make a square on 8 bitss1 = s1.mul(s1); // |I1 - I2|^2Scalar s = sum(s1); // sum elements per channeldouble sse = s.val[0] + s.val[1] + s.val[2]; // sum channelsif( sse <= 1e-10) // for small values return zeroreturn 0;else{double mse = sse / (double)(I1.channels() * I1.total());double psnr = 10.0 * log10((255 * 255) / mse);return psnr;}
}

通常，视频压缩的结果值介于 30 到 50 之间，越高越好。如果图像明显不同，您将得到更低的图像，例如 15 左右。这种相似性检查计算起来既简单又快捷，但在实践中，它可能与人眼感知有些不一致。结构相似性算法旨在纠正这一点。

描述这些方法远远超出了本教程的目的。为此，我邀请您阅读介绍它的文章。尽管如此，您可以通过查看下面的 OpenCV 实现来获得它的良好图像。

注意

SSIM在以下文章中进行了更深入的描述：“Z. Wang， A. C. Bovik， H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli，“图像质量评估：从错误可见性到结构相似性”，IEEE Transactions on Image Processing，第 13 卷，第 4 期，第 600-612 页，2004 年 4 月。

Scalar getMSSIM( const Mat& i1, const Mat& i2)
{const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225;/***************************** INITS **********************************/int d = CV_32F;Mat I1, I2;i1.convertTo(I1, d); // cannot calculate on one byte large valuesi2.convertTo(I2, d);Mat I2_2 = I2.mul(I2); // I2^2Mat I1_2 = I1.mul(I1); // I1^2Mat I1_I2 = I1.mul(I2); // I1 * I2/*************************** END INITS **********************************/Mat mu1, mu2; // PRELIMINARY COMPUTINGGaussianBlur(I1, mu1, Size(11, 11), 1.5);GaussianBlur(I2, mu2, Size(11, 11), 1.5);Mat mu1_2 = mu1.mul(mu1);Mat mu2_2 = mu2.mul(mu2);Mat mu1_mu2 = mu1.mul(mu2);Mat sigma1_2, sigma2_2, sigma12;GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, Size(11, 11), 1.5);sigma1_2 -= mu1_2;GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, Size(11, 11), 1.5);sigma2_2 -= mu2_2;GaussianBlur(I1_I2, sigma12, Size(11, 11), 1.5);sigma12 -= mu1_mu2;Mat t1, t2, t3;t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;t2 = 2 * sigma12 + C2;t3 = t1.mul(t2); // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;t1 = t1.mul(t2); // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))Mat ssim_map;divide(t3, t1, ssim_map); // ssim_map = t3./t1;Scalar mssim = mean(ssim_map); // mssim = average of ssim mapreturn mssim;
}

这将返回图像每个通道的相似性索引。此值介于 0 和 1 之间，其中 1 对应于完全拟合。不幸的是，许多高斯模糊的成本非常高，因此虽然 PSNR 可以在实时环境中工作（每秒 24 帧），但这比实现类似的性能结果要多得多。

因此，本教程开头提供的源代码将对每个帧执行 PSNR 测量，并且仅对 PSNR 低于输入值的帧执行 SSIM。出于可视化目的，我们在 OpenCV 窗口中显示两个图像，并将 PSNR 和 MSSIM 值打印到控制台。期待看到类似的东西：

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您可以在 YouTube 上观察此操作时实例。