Извлеките информацию об устройстве и настроенный видеовыход

Очистите предыдущие объекты получения изображений и извлеките информацию о видеоустройстве, в настоящее время соединенном с машиной.

objects = imaqfind;
delete(objects);
imaqreset;
deviceInfo = imaqhwinfo('winvideo')

deviceInfo = struct with fields:
       AdaptorDllName: 'adaptor.dll'
    AdaptorDllVersion: '6.1 (R2019b)'
          AdaptorName: 'winvideo'
            DeviceIDs: {[1]}
           DeviceInfo: [1×1 struct]

Проверяйте, существует ли папка для выходного видео уже в текущем каталоге. Если никакая папка для выходного видео не существует, создайте тот.

if ~isfolder('OutputFolder')
    mkdir OutputFolder
end 

Чтобы записать видеоданные в файл AVI в выходной папке, создайте VideoWriter объект.

videoOut = VideoWriter('OutputFolder/myVideo.avi');

Настройте параллельную среду

Чтобы включить разгрузку постобработки рабочим, сначала запустите параллельный пул.

p = parpool('local');

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
Connected to the parallel pool (number of workers: 6).

Создайте parallel.pool.Constant объект создать сеть шумоподавления только однажды в рабочих и использовать его, чтобы фильтровать шум от систем координат.

C = parallel.pool.Constant(@() denoisingNetwork('dncnn'));

Чтобы передать постобработанные системы координат обратно от рабочих и написать им в порядке, используйте OrderedDataQueue. Установите коллбэк писать системы координат в диск при помощи afterEach.

Q = OrderedDataQueue;
afterEach(Q,@(frame) writeVideo(videoOut,frame));

OrderedDataQueue объект задан во вспомогательном файле к этому примеру. Если вы хотите использовать его в своем собственном коде, скопируйте и поместить его с остальной частью ваших файлов.

Настройте объект ввода видео

Создайте объект ввода видео. Установите объект выполнить приобретение в клиентской системе координат системой координат.

videoIn = videoinput('winvideo',1,'YUY2_800x600')

Summary of Video Input Object Using 'Microsoft® LifeCam Cinema(TM)'.

   Acquisition Source(s):  input1 is available.

  Acquisition Parameters:  'input1' is the current selected source.
                           10 frames per trigger using the selected source.
                           'YUY2_800x600' video data to be logged upon START.
                           Grabbing first of every 1 frame(s).
                           Log data to 'memory' on trigger.

      Trigger Parameters:  1 'immediate' trigger(s) on START.

                  Status:  Waiting for START.
                           0 frames acquired since starting.
                           0 frames available for GETDATA.

videoIn.ReturnedColorSpace = 'RGB';
videoIn.FramesPerTrigger = Inf;
videoIn.FramesAcquiredFcnCount = 1;

Установите видео, пишущий частоту кадров в тот же уровень что касается видео чтения и откройте объект видеовыхода.

src = videoIn.Source;
videoOut.FrameRate = str2double(src.FrameRate);
open(videoOut);

Чтобы начать постобрабатывать операции после, каждая система координат получена, задайте FramesAcquiredFcn коллбэк для ввода видео возражает и запускает приобретение.

videoIn.FramesAcquiredFcn = {@postProcessAndWrite,C,Q};
start(videoIn);

Создайте окно предварительного просмотра. Можно остановить видео, как только предварительный просмотр вручную закрывается при помощи waitfor на фигуре обрабатывают hPreviewFig. В данном примере остановите видео приобретение после 2 секунд.

hPreviewImg = preview(videoIn);
hPreviewFig = ancestor(hPreviewImg,'figure');
pause(2);
stop(videoIn);

Функция постобработки хранит будущую переменную в UserData свойство видео объекта. Эта переменная представляет будущее выполнение видео операций записи. Чтобы закрыть видео средство записи после, все данные записаны в выходной файл, используйте afterAll на этой будущей переменной.

postProcessFutures = videoIn.UserData;
closeVideoFuture = afterAll(postProcessFutures,@() close(videoOut),0);

Операция постобработки в этом примере, может занять несколько минут. На Windows 10, центральном процессоре Intel® Xeon® W-2133 3.60 GHz, с 6 ядрами, постобработка заняла 4 минуты.

Можно использовать waitbar, чтобы отследить прогресс постобработки. Чтобы обновить waitbar после каждой операции постобработки концы, используйте afterEach. Чтобы закрыть waitbar после всего конца операций, используйте afterAll. Для получения дополнительной информации смотрите Пользовательский интерфейс Обновления Асинхронно Используя afterEach и afterAll.

h = waitbar(0,'Postprocessing...');
updateWaitbarFuture = afterEach(postProcessFutures, ...
    @(~) waitbar(sum(strcmp('finished',{postProcessFutures.State}))/numel(postProcessFutures),h), 1);
afterAll(closeVideoFuture, @() close(h),0);

Блокируйте выполнение на клиентском сеансе до концов записи путем ожидания будущей переменной.

wait(closeVideoFuture);

Удалите объект ввода видео по окончании.

delete(videoIn);

Визуализация результатов

После того, как видеофайл был создан, можно визуализировать результаты.

Используйте VideoReader возразите, чтобы считать видеофайл.

vidObj = VideoReader('OutputFolder/MyVideo.avi');

Считайте некоторые системы координат при помощи readFrame функция.

images = cell(1,5);
times = .4:.4:2;
for ii = 1:numel(times)
    vidObj.CurrentTime = times(ii);
    images{ii} = readFrame(vidObj);
end

Чтобы визуализировать системы координат, используйте montage функция.

montage(images,'Size',[1 5])

Определение функций помощника

Задайте основную стандартную программу постобработки, которая выполняется после каждого приобретения системы координат. Этот функциональный postProcessAndWrite выбирает данные из объекта ввода видео и вызывает parfeval запустить шумоподавление системы координат в параллельном рабочем.

function postProcessAndWrite(videoIn,~,C,Q)
    [frame,~,metadata] = getdata(videoIn,1); 
    postProcessFuture = parfeval(@postProcess,0,frame,C,Q,metadata.FrameNumber);
    videoIn.UserData = [videoIn.UserData postProcessFuture];
end

Задайте функцию постобработки, которая будет выполняться в рабочем. В данном примере, чтобы упростить расчет, преобразуйте каждую систему координат в серый, и затем denoise это при помощи denoiseImage функция. Функциональный postProcess берет систему координат и сетевой объект шумоподавления, хранивший в Value поле parallel.pool.Constant возразите как входные параметры. Для получения дополнительной информации об изображениях шумоподавления с нейронной сетью шумоподавления смотрите, Получают Предварительно обученную Сеть Шумоподавления Изображений (Image Processing Toolbox).

function postProcess(frame,C,Q,frameNumber)
    grayFrame = im2double(rgb2gray(frame));
    denoisedGrayFrame = denoiseImage(grayFrame,C.Value);
    denoisedGrayFrame = im2uint8(denoisedGrayFrame);
    send(Q,frameNumber,denoisedGrayFrame)
end