直接使用提供的代码框架进行修改，是最快得到效果的方法；但是这样的灵活性较差，而且真正的程序员从来都不会停滞在这一步：我们需要的是“将框架解析到最小化、理清楚每个构建之间的关系”，只有这样才能灵活运用。
一、准备工作
1、高拍仪已经接通，如果需要的话，还要安装驱动；
2、vs2012编程环境，能够编写Csharp和OpenCV程序（具体不清楚可以回过头来看配置）；
3、
是DirectShow.net（http://directshownet.sourceforge.net/docs.html）的可使用类
是DirectShow.net（http://directshownet.sourceforge.net/docs.html）的可使用类
它本身包含文档，有时间可以看一下。最新更新时间2010年。
4、
是由
是由
生成的。这里可以先立足修改已经编辑成功的项目（具体原理将在下一课讲解）
二、配置程序
1、添加引用
directshow.net的话，直接引用dll就可以了
2、拖动控件
使用Csharp编写界面，可以重复使用
的定位功能
以及Dock的停靠功能
图像显示的地方，肯定需要的是picturebox，不妨连同lena一起拷贝过来
由于采集处理是一个实时过程，我们采用timer控件来控制（关于是使用timer还是开线程，那种比较好，我们在框架融合的时候专门比较，并选择)
性Interval采用50即可，以为50*24>1000,一般来说还是有认为24帧以上比较连贯。
三、编写代码
1、添加头文件和引用，并添加capture.cs
其中，Capture是一个专门对Directshow的采集设备的封装，里面有丰富的功能；是官方提供的代码，可以较为方向应用。
注意修改命名空间
2、编写选择视频准备函数（注意这里默认设备为640*480），并且我在选择的时候默认选择了第2个（序号为1）的设备，因为我用的是笔记本，有内置摄像头
相关函数的操作，注意参考相关注释
//选择视频设备
public void InitVideoDevice()
{
try
{
if (cam != null)
cam.Dispose();
//读取参数
int VIDEODEVICE = 1; // zero based index of video capture device to use
const int VIDEOWIDTH = 640;// 是用默认（最大）分辨率
const int VIDEOHEIGHT = 480; // Depends on video device caps
const int VIDEOBITSPERPIXEL = 24; // BitsPerPixel values determined by device
cam = new Capture(VIDEODEVICE, VIDEOWIDTH, VIDEOHEIGHT, VIDEOBITSPERPIXEL, picPreview );
}
catch
{
MessageBox.Show("摄像头打开错误，请首先确保摄像头连接并至少支持1024*768分辨率！");
}
}
并且在form的init中进行调用，确保不能够出错
public FormMain()
{
InitializeComponent();
//构造摄像头数据
foreach (DsDevice ds in DsDevice.GetDevicesOfCat(FilterCategory.VideoInputDevice))
{
cbCam.Items.Add(ds.Name);
}
//初始化摄像头
InitVideoDevice();
}
此时，已经可以预览，并且获得所有视频设备
4、编写timer事件
为了将OpenCV的函数融入进去，必须自己编写timer事件。在这个timer事件中，最重要的操作就是
读取directshow.net产生的结果
调用OpenCV的函数进行处理
将处理的结果反馈到directshow.net中去显示出来
private void timer_Tick(object sender, EventArgs e)
{
// Release any previous buffer
if (m_ip != IntPtr.Zero)
{
Marshal.FreeCoTaskMem(m_ip);
m_ip = IntPtr.Zero;
}
// capture image
try
{
m_ip = cam.Click();
}
catch
{
//do nothing,允许丢帧 TODO：是否改成继承上一帧更好
}
Bitmap b = new Bitmap(cam.Width, cam.Height, cam.Stride, PixelFormat.Format24bppRgb, m_ip);
// If the image is upsidedown
b.RotateFlip(RotateFlipType.RotateNoneFlipY);
srcImage = b;
if (picPreview.Image != null)
picPreview.Image.Dispose();
//调用clr+opencv图像处理模块
MemoryStream ms = new MemoryStream();
b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
byte[] bytes = ms.GetBuffer();
Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);
//显示结果
picPreview.Image = bitmap;
}
这段代码比较关键
// Release any previous buffer
if (m_ip != IntPtr.Zero)
{
Marshal.FreeCoTaskMem(m_ip);
m_ip = IntPtr.Zero;
}
首先判断指针是否为空
// capture image
try
{
m_ip = cam.Click();
}
catch
{
//do nothing,允许丢帧 TODO：是否改成继承上一帧更好
}
Bitmap b = new Bitmap(cam.Width, cam.Height, cam.Stride, PixelFormat.Format24bppRgb, m_ip);
// If the image is upsidedown
b.RotateFlip(RotateFlipType.RotateNoneFlipY);
srcImage = b;
而后通过调用Click()获得当前视频数据，并且将其转换为BitMap格式
if (picPreview.Image != null)
picPreview.Image.Dispose();
//调用clr+opencv图像处理模块
MemoryStream ms = new MemoryStream();
b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
byte[] bytes = ms.GetBuffer();
Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);
最为关键的调用
client.testMethod
方法来进行图像处理，并将结果直接转换为bitmap,最后这个结果显示在另外一个picturebox上面。
如果你去看这个testMethod，是一个非常典型的“三明治”结构：包括将<byte>结构转换为Mat，调用OpenCV函数对Mat进行处理，将Mat结果返回出来。
Bitmap^ GOClrClass::testMethod(cli::array<unsigned char>^ pCBuf1)
{
////////////////////////////////将输入cli::array<unsigned char>转换为cv::Mat/////////////////////////
pin_ptr<System::Byte> p1 = &pCBuf1[0];
unsigned char* pby1 = p1;
cv::Mat img_data1(pCBuf1->Length,1,CV_8U,pby1);
cv::Mat img_object = cv::imdecode(img_data1,IMREAD_UNCHANGED);
if (!img_object.data)
return nullptr;
////////////////////////////////////////////OpenCV的算法处理过程////////////////////////////////////
cvtColor(img_object,img_object,COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(img_object,img_object,COLOR_GRAY2BGR);
Mat drawing = img_object.clone();
/////////////////////////将cv::Mat转换为Bitmap(只能传输cv_8u3格式数据）///////////////////////////////
if (!drawing.data)
return nullptr;
Bitmap^ bitmap = MatToBitmap(drawing);
return bitmap;
}
而主要算法，只是一个灰度处理。（我首先将彩色图像转换为灰度，然后再将灰度转换为彩色，是为了保持3通道）
四、测试结果
为了显示结果，我添加了一个picResult的picturebox,则调用OpenCV的处理结果显示在右侧。
。
到此为止，基于
GOCW，创建一个实时视频程序的基本流程已经明晰了，如果感兴趣，相关的原理请关注后续博客。
感谢阅读至此，
希望有所帮助。
P.S小技巧：在tab选择到预览窗口的时候，才打开timer,这样能够保证最好效率。
private void tabControl_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)
{
if (tabControl.SelectedIndex == 1)//只有在预览的时候打开图像处理
timer.Enabled = true;
else
timer.Enabled = false;
}
目前方向：图像拼接融合、图像识别 联系方式：jsxyhelu@foxmail.com
