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：

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：

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