WINUI——Magewell视频捕捉开发手记

news2025/10/24 10:05:19

背景

因需要融合视频，并加载患者CT中提取出的气管镜与病变，以便能实时查看气管镜是否在正确位置。

开发环境

硬件：Magewell的USB Capture HDMI Gen 2

IDE：VS2022

FrameWork: .Net6   WINUI

Package: MVVMToolKit     NLog

Magewell Demo源码浅析

看了下Magewell提供的Demo源码（官网下载MWCaptureSDK 3.3.1.1513安装后，在安装目录下即可看到），看了下，其仅提供了WinForm的示例。

以下为获取视频并播放的核心代码：

void audio_play()
{
    Console.WriteLine("audio_play in");
    while (m_capturing){
        CRingBuffer.st_frame_t frame = m_capture.m_audio_buffer.get_frame_to_render();
        if (frame.buffer_len == 0){
            Thread.Sleep(5);
            continue;
        }
        LibMWMedia.MWDSoundRendererPushFrame(m_dsound_render, frame.p_buffer, frame.frame_len);
    }
    m_capture.m_audio_buffer.stop_render();
    Console.WriteLine("audio_play out");
}

其中m_d3d_renderer的初始化如下：

 m_d3d_renderer初始化时调用了Handle参数：

 那么也就是说执行

 LibMWMedia.MWDSoundRendererPushFrame(m_dsound_render, frame.p_buffer, frame.frame_len);

就是将每帧的数据显示到Handle句柄所在的Form上。

而在执行 LibMWMedia.MWDSoundRendererPushFrame(m_dsound_render, frame.p_buffer, frame.frame_len)时，相应图像帧（或视频流）的数据就应该是frame.p_buffer()。

在WINUI中仅Window可以获取到句柄，但若用Window进行处理，就需要处理多个Window，这是不推荐的；最好还是以Page来显示会更合适一些。

通过测试，使用视频流来进行开发是可行的，其中一种方法即是将缓存下来的图像帧（YUY2）转化为图片(Bitmap,即YUY2转为BGRA)，然后将图片贴到UI上即可，只要能保证大于24帧的帧率，就能达到流畅的视频效果。

下述为YUY2转化为BGRA类：

    /// <summary>
    /// YUY2转为BGRA格式
    /// </summary>
    internal class YUY2ToBGRA
    {
        internal static void ConvertYUY2ToBGRA(byte[] inputPtr, byte[] outputPtr)
        {
            // 假设数据是16位灰度(高字节在前)
            for (int i = 0, j = 0; i < inputPtr.Length; i += 4, j += 8)
            {
                // 读取YUY2数据(每4字节包含2个像素)
                byte y0 = inputPtr[i];
                byte u = inputPtr[i + 1];
                byte y1 = inputPtr[i + 2];
                byte v = inputPtr[i + 3];

                // 转换为RGB(简化版)
                YUVToRGB(y0, u, v, out byte r0, out byte g0, out byte b0);
                YUVToRGB(y1, u, v, out byte r1, out byte g1, out byte b1);

                // 写入BGRA格式
                outputPtr[j] = b0;     // B
                outputPtr[j + 1] = g0; // G
                outputPtr[j + 2] = r0; // R
                outputPtr[j + 3] = 255; // A

                outputPtr[j + 4] = b1;
                outputPtr[j + 5] = g1;
                outputPtr[j + 6] = r1;
                outputPtr[j + 7] = 255;
            }
        }

        // YUV到RGB转换
        private static void YUVToRGB(byte y, byte u, byte v, out byte r, out byte g, out byte b)
        {
            // 标准化YUV值
            double yD = (y - 16) / 219.0;
            double uD = (u - 128) / 224.0;
            double vD = (v - 128) / 224.0;

            // 转换矩阵(BT.601标准)
            r = (byte)(255 * Math.Clamp(yD + 1.402 * vD, 0, 1));
            g = (byte)(255 * Math.Clamp(yD - 0.344 * uD - 0.714 * vD, 0, 1));
            b = (byte)(255 * Math.Clamp(yD + 1.772 * uD, 0, 1));
        }
    }

根据Magewell给出的示例，增加下述视频捕获类：

    /// <summary>
    /// 视频捕获
    /// </summary>
    internal class VedioCapture
    {
        Boolean m_capturing = false;
        protected CMWCapture m_capture = null; 
        protected IntPtr m_d3d_renderer = IntPtr.Zero;
        private byte[] conversionBuffer; // 用于格式转换的缓冲区
        // 假设视频格式为YUY2 (1920x1080)
        private int Width = 1920;
        private int Height = 1080;
        //private const int BytesPerPixel = 2; // YUY2是2字节/像素

        /// <summary>
        /// 开始捕捉
        /// </summary>
        /// <param name="index"></param>
        /// <returns></returns>
        internal Boolean Start_capture(Int32 index = 0)
        {
            if (m_capturing)
            {
                return true;
            }
            m_capture = CMWCapture.mw_capture_factory(index);
            if (null == m_capture)
            {
                return false;
            }
            if (!m_capture.set_device(index))
            {
                return false;
            }
            if (!m_capture.start_capture(true, false))
            {
                return false;
            }
            m_capturing = true;

            m_capture.get_mw_fourcc(out uint mw_fourcc);
            m_capture.get_mirror_and_reverse(out bool mirror, out bool reverse);
            m_capture.get_resolution(out Width, out Height);

            NlogHelper.Logger.Info($"获取分辨率，Width: {Width}, Height: {Height}");
            // 更新 UI
         
            Task.Run(() =>
            {
                _ = Video_play();
            });
            return true;
        }


        /// <summary>
        /// 视频播放
        /// </summary>
        /// <returns></returns>
        async Task Video_play()
        {
            NlogHelper.Logger.Info("video_play in");
            conversionBuffer = new byte[Width * Height * 4];
            while (m_capturing)
            {
                CRingBuffer.st_frame_t frame = m_capture.m_video_buffer.get_frame_to_render();
                if (frame.buffer_len == 0)
                {
                    continue;
                }
                UpdateFrame(frame.p_buffer);

                await Task.Delay(5);
            }

            NlogHelper.Logger.Info("video_play out");
        }

        /// <summary>
        /// 停止捕捉视频
        /// </summary>
        internal void Stop_capture()
        {
            if (!m_capturing)
            {
                return;
            }
            m_capturing = false;

            if (m_capture != null)
            {
                CRingBuffer.st_frame_t out_frame = m_capture.m_video_buffer.get_buffer_by_index(0);
                Array.Clear(out_frame.p_buffer, 0, out_frame.p_buffer.Length);
                m_capture.m_video_buffer.stop_render();
                m_capture.Dispose();
                m_capture = null;
            }
        }

        public void UpdateFrame(byte[] rawData)
        {
            if (rawData.Length != Width * Height * 2)
            {
                NlogHelper.Logger.Info($"rawData.Length {rawData.Length}");
                return;
            }

            // 1. 将YUY2转换为BGRA
            YUY2ToBGRA.ConvertYUY2ToBGRA(rawData, conversionBuffer);
            WeakReferenceMessenger.Default.Send(conversionBuffer, "VedioCaptureResult");
        }


    }

上述代码中，视频捕捉硬件的默认输出分辨率为1920*1080，若需要修改，可以在安装的Magwell上进行设置：

在VM中调用如下：

   private void StartCapture()
   {
       CMWCapture.Init();
       CMWCapture.RefreshDevices();
       int m_channel_count = CMWCapture.GetChannelCount();

       if (m_channel_count == 0)
       {
           ToUIMessage.SendMessage("GpuEncodeGui", "Can't find capture devices!");
       }
       else
       {
           VedioCapture = new();
           VedioCapture.Start_capture();
           InitSegment();
       }
   }

因为CMWCapture为非托管资源，在使用完成时需要手动将资源释放，故在VM中需要手动释放，示例如下：

[RelayCommand]
private void ReleaseResource()
{
    VedioCapture?.Stop_capture();
    WeakReferenceMessenger.Default.UnregisterAll(this);
}

VedioCapture为VM初始化时构造的VedioCapture实例。

WINUI中处理获视频流

UI需先引入 xmlns:win2d="using:Microsoft.Graphics.Canvas.UI.Xaml"

<win2d:CanvasSwapChainPanel
    x:Name="swapChainPanel"
    Width="1920"
    Height="1080"
    VerticalAlignment="Top" />

UI后台代码中接收视频捕获结果如下：

 WeakReferenceMessenger.Default.Register<byte[], string>(this, "VedioCaptureResult", (r, conversionBuffer) =>
 {
     UpdateFrame(conversionBuffer);
 });

上述涉及调用的UpdateFrame方法，以更新每一帧：

 private void UpdateFrame(byte[] conversionBuffer)
 {
     using (var drawingSession = swapChain.CreateDrawingSession(Colors.Black))
     using (var bitmap = CanvasBitmap.CreateFromBytes(
      canvasDevice,
      conversionBuffer,
      width,
      height,
      DirectXPixelFormat.B8G8R8A8UIntNormalized))
     {
         // 3. 绘制到交换链
         drawingSession.DrawImage(bitmap);
     }
     // 呈现到SwapChainPanel
     swapChain.Present();
 }

注意：上述使用的了MvvmToolkit中的Messenger，在离开所在Page时需要将Messenger全部释放，如  WeakReferenceMessenger.Default.UnregisterAll(this);  否则会导致Page不能被释放，会导致内存泄漏。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2404465.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

TDengine 开发指南——无模式写入

TDengine 开发指南——无模式写入

简介 在物联网应用中&#xff0c;为了实现自动化管理、业务分析和设备监控等多种功能&#xff0c;通常需要采集大量的数据项。然而&#xff0c;由于应用逻辑的版本升级和设备自身的硬件调整等原因&#xff0c;数据采集项可能会频繁发生变化。为了应对这种挑战&#xff0c;TDen…
阅读更多...
第34次CCF-CSP认证真题解析（目标300分做法）

第34次CCF-CSP认证真题解析（目标300分做法）

第34次CCF-CSP认证 矩阵重塑&#xff08;其一&#xff09;AC代码及解析矩阵重塑&#xff08;其二&#xff09;AC代码及解析货物调度AC代码及解析 矩阵重塑&#xff08;其一&#xff09; 输入输出及样例&#xff1a; AC代码及解析 1.线性化原矩阵 &#xff1a;由于cin的特性我们…
阅读更多...
video-audio-extractor：视频转换为音频

video-audio-extractor：视频转换为音频

软件介绍 前几天在网上看见有人分享了一个源码&#xff0c;大概就是py调用的ffmpeg来制作的。 这一次我带来源码版&#xff08;需要py环境才可以运行&#xff09;&#xff0c;开箱即用版本&#xff08;直接即可运行&#xff09; 软件特点 软件功能 视频提取音频&#xff1a…
阅读更多...
[概率论基本概念4]什么是无偏估计

[概率论基本概念4]什么是无偏估计

关键词&#xff1a;Unbiased Estimation 一、说明 对于无偏和有偏估计&#xff0c;需要了解其叙事背景&#xff0c;是指整体和抽样的关系&#xff0c;也就是说整体的叙事是从理论角度的&#xff0c;而估计器原理是从实践角度说事&#xff1b;为了表明概率理论&#xff08;不可…
阅读更多...
PL/SQLDeveloper中数值类型字段查询后显示为科学计数法的处理方式

PL/SQLDeveloper中数值类型字段查询后显示为科学计数法的处理方式

PL/SQLDeveloper中数值类型字段查询后显示为科学计数法的处理方式 文章目录 PL/SQLDeveloper中数值类型字段查询后显示为科学计数法的处理方式1. 查询效果2. 处理方式3. 再次查询 1. 查询效果 2. 处理方式 3. 再次查询
阅读更多...
【vue】Uniapp 打包Android 文件选择上传问题详解~

【vue】Uniapp 打包Android 文件选择上传问题详解~

需求 uniapp兼容android app&#xff0c;pc&#xff0c;h5的文件选择并上传功能。 需要支持拍照和相册选择&#xff0c;以及选择其他类型文件上传~ 实践过程和问题 开始使用uni-file-picker组件 以为很顺利&#xff0c;android模拟器测试…… 忽略了平台兼容性提示~&#…
阅读更多...
Ctrl-Crash 助力交通安全：可控生成逼真车祸视频，防患于未然

Ctrl-Crash 助力交通安全：可控生成逼真车祸视频，防患于未然

视频扩散技术虽发展显著&#xff0c;但多数驾驶数据集事故事件少&#xff0c;难以生成逼真车祸图像&#xff0c;而提升交通安全又急需逼真可控的事故模拟。为此&#xff0c;论文提出可控车祸视频生成模型 Ctrl-Crash&#xff0c;它以边界框、碰撞类型、初始图像帧等为条件&…
阅读更多...
网络编程之服务器模型与UDP编程

网络编程之服务器模型与UDP编程

一、服务器模型 在网络通信中&#xff0c;通常要求一个服务器连接多个客户端 为了处理多个客户端的请求&#xff0c;通常有多种表现形式 1、循环服务器模型 一个服务器可以连接多个客户端&#xff0c;但同一时间只能连接并处理一个客户的请求 socket() 结构体 bind() listen() …
阅读更多...
Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测

Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测

Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测 目录 Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五模型时序预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Transformer-BiLSTM、Transformer、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN五…
阅读更多...
阿里云服务器安装nginx并配置前端资源路径（前后端部署到一台服务器并成功访问）

阿里云服务器安装nginx并配置前端资源路径（前后端部署到一台服务器并成功访问）

​​​运行以下命令&#xff0c;安装Nginx相关依赖。 yum install -y gcc-c yum install -y pcre pcre-devel yum install -y zlib zlib-devel yum install -y openssl openssl-devel 运行wget命令下载Nginx 1.21.6。 您可以通过Nginx开源社区直接获取对应版本的安装包URL&…
阅读更多...
C++11新增重要标准（下）

C++11新增重要标准（下）

前言 一&#xff0c;forward&#xff08;完美转发&#xff09; 二&#xff0c;可变参数模板 三&#xff0c;emplace系列接口 四&#xff0c;新增类功能 五&#xff0c;default与delete 六&#xff0c;lambda表达式 七&#xff0c;包装器 八&#xff0c;bind 在C11中新增…
阅读更多...
【第六篇】 SpringBoot的日志基础操作

【第六篇】 SpringBoot的日志基础操作

简介 日志系统在软件开发中至关重要&#xff0c;用于调试代码、记录运行信息及错误堆栈。本篇文章不仅详细介绍了日志对象的创建及快速使用&#xff0c;还说明了日志持久化的两种配置方式和滚动日志的设置。实际开发需根据场景选择合适的日志级别和存储策略。文章内容若存在错误…
阅读更多...
Pluto论文阅读笔记

Pluto论文阅读笔记

主要还是参考了这一篇论文笔记&#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/18319150220 Pluto主要有三个创新点&#xff1a; 横向纵向用lane的query来做将轨迹投回栅格化地图&#xff0c;计算碰撞loss对数据进行正增强和负增强&#xff0c;让正增强的结果也无增强的结果相近&a…
阅读更多...
matlab 2024a ​工具箱Aerospsce Toolbox报错​

matlab 2024a ​工具箱Aerospsce Toolbox报错​

Matlab R2024a中Aerospsce Toolbox报错 警告&#xff1a;Aerospace Toolbox and Aerospace Blockset licenses are required in ‘built-in/Spacecraft Dynamics’ 找到安装路径\MATLAB\R2024a\licenses文件夹license_****_R2024a.lic 里面工具箱名称出错&#xff0c;手动修改…
阅读更多...
使用有限计算实现视频生成模型的高效训练

使用有限计算实现视频生成模型的高效训练

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 视频生成的最新进展需要越来越高效的训练配方&#xff0c;以减轻不断上升的计算成本。在本报告中&#xff0c;我们介绍了 ContentV&#xff0c;这是一种 8B 参数文本到视频模型&#xff0c;在 256 …
阅读更多...
Server2003 B-1 Windows操作系统渗透

Server2003 B-1 Windows操作系统渗透

任务环境说明&#xff1a; 服务器场景&#xff1a;Server2003&#xff08;开放链接&#xff09; 服务器场景操作系统&#xff1a;Windows7 1.通过本地PC中渗透测试平台Kali对服务器场景Windows进行系统服务及版本扫描渗透测试&#xff0c;并将该操作显示结果中Telnet服务对应的…
阅读更多...
一次Oracle的非正常关闭

一次Oracle的非正常关闭

数据库自己会关闭吗&#xff1f; 从现象来说Oracle MySQL Redis等都会出现进程意外停止的情况。而这些停止都是非人为正常关闭或者暴力关闭&#xff08;abort或者kill 进程&#xff09; 一次测试环境的非关闭 一般遇到这种情况先看一下错误日志吧。 2025-06-01T06:26:06.35…
阅读更多...
YOLO11解决方案之分析

YOLO11解决方案之分析

概述 Ultralytics提供了一系列的解决方案&#xff0c;利用YOLO11解决现实世界的问题&#xff0c;包括物体计数、模糊处理、热力图、安防系统、速度估计、物体追踪等多个方面的应用。 Ultralytics提供了三种基本的数据可视化类型&#xff1a;折线图&#xff08;面积图&#xf…
阅读更多...
yolov11与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距（onnx版本）

yolov11与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距（onnx版本）

一、yolov11双目测距基本流程 yolov11 双目测距的大致流程就是&#xff1a; 双目标定 --> 立体校正&#xff08;含消除畸变&#xff09; --> 立体匹配 --> 视差计算 --> 深度计算(3D坐标)计算 --> 目标检测 --> 目标距离计算及可视化 下面将分别阐述每…
阅读更多...
基于51单片机和8X8点阵屏、独立按键的填充消除类小游戏

基于51单片机和8X8点阵屏、独立按键的填充消除类小游戏

目录 系列文章目录前言一、效果展示二、原理分析三、各模块代码1、8X8点阵屏2、独立按键3、定时器04、定时器1 四、主函数总结 系列文章目录 前言 使用的是普中A2开发板。 【单片机】STC89C52RC 【频率】12T11.0592MHz 【外设】8X8点阵屏、独立按键 效果查看/操作演示&#x…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023