opencv读取视频文件（opencv读取视频的过程是解码）

主题：opencv读取视频文件（opencv读取视频的过程是解码）
引言 深度解析OpenCV中VideoCapture对象背后的视频编码与解码的第三方库支持与速度之谜。
支持的第三编解码库与类型 我们都知道OpenCV中的VideoCapture视频读取是借助其它的第三方库来完成编码与解码的过程，当前支持的视频解码主要有：
mkv / mpeg2mkv / h264mkv / h265     mkv / vp8        mp4 / mpeg2 mp4 / h264mp4 / h265avi / mpeg2avi / h264       avi / vp8 视频编码主要有：
mkv / mpeg2mkv / h264mkv / vp8mp4 / h264     avi / mpeg2avi / h264avi / vp8 我们最常见的OpenCV中读取视频文件的函数VideoCapture参数解释如下：
cv::VideoCapture::VideoCapture(         const String &        filename,         int apiPreference = CAP_ANY) 其中参数filename表示文件名称，大家经常忽略第二个参数默认值为CAP_ANY，意思是系统自动检测选择。当读取摄像头或者IP视频流的时候：
cv::VideoCapture::VideoCapture(         int  index,         int apiPreference = CAP_ANY) 其中index表示相机的ID标识。
当读取视频文件时候第二个参数的可以设置为：
cv::CAP_FFMPEGcv::CAP_INTEL_MFX 当读取摄像头或者视频流时候，第二个参数可以设置为
cv::CAP_DSHOW // windows只支持cv::CAP_MSMFcv::CAP_V4L 如何查询当前OpenCV版本支持哪些视频编码与解码的第三方后端库，可以通过下面的代码完成：
std::vectorvcs=cv::videoio_registry::getBackends();for(autoitem:vcs){std::cout 运行结果如下：
    我的版本是OpenVINO2021.02+OpenCV4.5.1的联合编译版本。所以支持GSTREAMER与INTEL_MFX两个后端库。视频文件解码采用FFMPEG与英特尔MFX库时的对比演示代码如下：
//cv::VideoCapturecap("D:/test.h264",cv::CAP_INTEL_MFX);//cv::VideoCapturecap("D:/test.h264",cv::CAP_FFMPEG);//cv::VideoCapturecap("D:/images/video/play_football.mp4",cv::CAP_FFMPEG);cv::VideoCapturecap(0,cv::CAP_DSHOW);cv::Matframe;cv::TickMetertick;intfps=cap.get(cv::CAP_PROP_FPS);inth=cap.get(cv::CAP_PROP_frame_HEIGHT);intw=cap.get(cv::CAP_PROP_frame_WIDTH);std::coutrame);tick.stop();if(!ret){break;}doubleres_fps=tick.getCounter()/tick.getTimeSec();std::coutramesin"rame);charc=cv::waitKey(1);//writer.write(frame);if(c==27){break;}}//writer.release();cap.release();return0; 加速解码 默认下载的OpenCV在Widnows下面只支持CAP_DSHOW这种方式实时视频流解码读取，这种方式我测试下来实时性能没有直接读取视频文件方式高效。单纯的读取我的电脑自带摄像头(酷睿i7 CPU第八代)速度大致只有35FPS左右，而我读取视频文件通过FFMPEG支持，可以轻松达到每秒220FPS左右。而且OpenCV中的FFMPEG是不支持硬件加速的版本，响应更好的响应视频流水线操作就绝对不能这么读取，有什么好的办法？结合OpenCV有个技术线路可以提高视频流的解码速度，提升流水线作业效率。
方法：使用GSTREAMER支持方式
相比FFMPEG第三方库，GSTREAMER支持多种后端，通过软件支持硬件加速的方式解码视频与流水线解码视频操作，同时还支持异步操作，这一波操作之后，解码速度会比最原始的OpenCV自动检测得到的方法要快N多，官方实验给出的数据如下：
       实事证明的确可以加速很多！该方法只在ubuntu系统下验证过，widnows系统下还没有验证过，官方说 in theory， can run~~~~作为技术人员看到这句话你懂的，就是坑很多，你自己看着办！
此外就是彻底放弃Windows的DSHOW，有钱买个加速卡，直接硬件解码加速，这样就无忧了。
为了让大家更好得理解与使用OpenVINO框架，我特别整理了OpenVINO计算机视觉加速的学习路径，图示如下：
         
关键字：视频,视频文件,第三方,参数,方式