为什么视频的速度取决于OpenCV中的FPS数量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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OpenCV - 计算相机和视频的帧速率FPS

- 2015.11.12 OpenCV 库中的 VideoCapture 类主要处理视频读取以及从连接的相机中获取图像帧....基于VideoCapture 中的 get(PROPERTY_NAME) 方法可以获取到视频文件的很多信息....在 OpenCV 的文档中，所述的是，get(CAP_PROP_FPS) 和 get(CV_CAP_PROP_FPS) 方法给出了每秒帧数....可以从视频中读取一定量的视频帧，然后根据所耗时间，计算得到每秒帧数. 1.1. Python 实现 #!/usr/bin/env python #!...计算视频的帧速率FPS 可以直接采用 OpenCV 的 get 方法计算视频文件的帧速率. 2.1. Python 实现 #!/usr/bin/env python #!

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使用深度学习从视频中估计车辆的速度

作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 编辑：AI公园导读使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。数据我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...视频中的样本图像训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。方法这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...它基本上是一种为每个像素计算矢量的方法，告诉你两幅图像之间的相对运动。有一个很棒的computerphile视频：https://www.youtube.com/watch?...计算光流为了进行推断，网络将两幅图像拼接起来，并预测了一个维度为*(2, image_height, image_width)*的张量。如前所述，图像中的每个像素对应一个二维向量。

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使用深度学习从视频中估计车辆的速度

作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 导读使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。数据我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...视频中的样本图像训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。方法这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...它基本上是一种为每个像素计算矢量的方法，告诉你两幅图像之间的相对运动。有一个很棒的computerphile视频：https://www.youtube.com/watch?...计算光流为了进行推断，网络将两幅图像拼接起来，并预测了一个维度为*(2, image_height, image_width)*的张量。如前所述，图像中的每个像素对应一个二维向量。

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OpenCV中的光流及视频特征点追踪

这篇博客将介绍光流的概念以及如何使用 Lucas-Kanade 方法估计光流，并演示如何使用 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 来跟踪视频中的特征点。 1....不是很严谨的——稀疏光流特征点追踪效果图如下：它追踪了视频中多个车的主驾驶、副驾驶，以及行人的边缘角点的轨迹：此代码不检查下一个关键点的正确程度。...光流追踪的原理： cv2.goodFeaturesToTrack() ：Shi-Tomasi 角点检测器确定要追踪的特征点 cv2.calcOpticalFlowPyrLK()：追踪视频中的稀疏特征点...cv2.calcOpticalFlowFarneback()：追踪视频中的密集特征点取第一帧，检测其中的一些 Shi-Tomasi 角点，使用 Lucas-Kanade 光流迭代跟踪这些点。...Shi-Tomasi 角点检测器比 Harris 角点检测器效果更好一些； 2.2 光流的应用光流在以下领域有许多应用：运动的结构视频压缩视频稳定 2.3 光流的2种方法 OpenCV提供了俩种算法计算光流

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深度学习 + OpenCV，Python实现实时目标检测

在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。.../ 现在，我们将开始把深度学习+目标检测的代码应用于视频流中，同时测量 FPS 处理速度。.../ 现在，我们加载自己的模型，并设置自己的视频流：我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。...现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）：首先，我们从视频流中读取一帧（第 43 行），随后调整它的大小（第 44 行）。.../）最终结果是基于深度学习的目标检测器可以处理 6-8 个 FPS 的视频（当然，这也取决于你的系统速度）。

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使用OpenCV和Python计算视频中的总帧数

一个读者的问题：我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...计算帧数的简单方法在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...这个方法需要一个参数以及一个可选参数： path：这是我们的视频文件在磁盘上的路径。 override：一个布尔标志，用来决定我们是否应该跳过方法1而直接使用速度较慢(但保证准确无错误)的方法2。...提供的API来确定视频文件中的帧数，我们需要利用所谓的捕获属性，其被OpenCV称为CAP_PROP（任何时候你看到一个以CAP_PROP_*开头的常量，你应该知道它与视频处理相关）。...在opencv3中，帧计数属性的名称是cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT，理想情况下，将各自的属性名称传递给视频指针的.get方法将允许我们获得视频中的总帧数(第10-15行)。

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教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

/ 现在，我们将开始把深度学习+目标检测的代码应用于视频流中，同时测量 FPS 处理速度。...我们加载自己的序列化模型，提供对自己的 prototxt 和模型文件的引用（第 30 行），可以看到在 OpenCV 3.3 中，这非常简单。下一步，我们初始化视频流（来源可以是视频文件或摄像头）。...VideoStream 和 FPS 类是 imutils 包的一部分。现在，让我们遍历每一帧（如果你对速度要求很高，也可以跳过一些帧）： ?...总结今天的博客中，我们学习了如何使用深度学习 + OpenCV + 视频流来执行实时目标检测。我们通过下列两个教程完成了这一目标： 1..../）最终结果是基于深度学习的目标检测器可以处理 6-8 个 FPS 的视频（当然，这也取决于你的系统速度）。

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为什么老程序员的效率如此高？编程速度快，Bug数量又少？

为什么老程序员编程速度快，Bug数量少？之前看到一位程序员讲到：2个月前公司有一个35+的老程序员入职，和项目主管一个年纪，但是还是干技术，基本没话，就是干自己的。...我想说的是,老程序员不是APM比你高,也不是思维比你快(纯指反应速度)... 只是经验比你多...基本不埋雷而已......这很大程度取决了你的代码速度。其实呢，归结起来可以用一句话概括“用正确的方法做正确的事”。除了这些，还有就是学习心态。。。...那么Java中那些东西是我们Android中比较相关的稍微比较难的Java基础几乎是一个门槛，像泛型丶多线程丶反射丶JVM丶JavaIO丶注解丶序列化等等 ?...~ 为什么某些人会一直比你优秀，是因为他本身就很优秀还一直在持续努力变得更优秀，而你是不是还在满足于现状内心在窃喜！

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如何在Jetson TX2上使用CSI相机(续）

昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机，今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。...在我自己的实验中，如果不使用转换的管道会导致性能严重的下降，在TX2上1080p视频的最高速度只有10fps。...nvoverlaysink -e 示例2：查看相机的1080p视频并将真实的fps输出到控制台。 gst-launch-1.0 nvcamerasrc !...gst-inspect-1.0 nvcamerasrc OpenCV 好吧，让我们开始在我们自己的代码中捕捉视频，而不是仅仅在终端中鼓捣视频。...虽然OpenCV4Tegra的运行速度比纯OpenCV 2更快，但OpenCV 2的所有版本都不支持从gstreamer中捕获视频，所以我们无法从中轻松获取视频。

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关于视频处理

今天继续来聊聊视频，现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在，再加上智能手机拍摄视频的便捷，我们可谓是生活在视频的时代。那么如果我们想要像修图一样，处理视频，该怎么实现呢？...首先，视频是由一系列图像构成的，这一系列图像被称为帧，帧是以固定的时间间隔从视频中获取的。获取帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，对应的英文是FPS。...如果我们从视频中能够提取出独立的帧，那么就可以使用图像处理的方法对其进行处理，这样就达到了处理视频的目的。以上就是基本处理视频的原理。...视频处理的快与慢，取决于视频长度和修复的要求，还有就是用什么技术来处理。如果我们用OpenCV该如何做呢？...OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件处理。如何喜欢内容，欢迎分享转发，下次继续分享如何通过编写程序处理一段视频。

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为什么OpenCV计算的帧率是错误的？

，例如黑/白屏检测、静态画面检测……在检测中，我们会根据提取到的直播流的帧率来预估要计算的帧数量，例如，如果要检测5s的直播流，而该直播流的帧率为20fps，需要计算的帧数量则为100。...查了之后，我们发现，之所以计算超时是因为OpenCV计算的帧率为2000，从而导致需要计算的帧数量从之前的100变为了10000，进而引起了计算超时。.../ r2d(ic->streams[video_stream]->codec->time_base);} 2 为什么OpenCV得到的帧率是错的利用test_time_base.cpp[3]，我们可以得到...= 0 时，OpenCV计算fps的逻辑是错误的。...在OpenCV中，对于H.264/MPEG-2视频而言，当 AVStream.avg_frame_rate=0时，其计算fps的逻辑存在BUG。

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opencv视频跟踪「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。...例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。...跟踪与检测如果你曾经玩过OpenCV人脸检测，你知道它可以实时工作，你可以轻松地检测每一帧中的脸部。那么，为什么你需要首先进行跟踪？...您还可以知道前一帧中的位置以及其运动的方向和速度。因此，在下一帧中，您可以使用所有这些信息来预测下一帧中对象的位置，并围绕对象的预期位置进行小搜索，以准确定位对象。...为什么我们不直接检测第一帧中的对象并随后跟踪？确实，跟踪可以从它拥有的额外信息中受益，但是当它们长时间落在障碍物后面时，或者如果它们移动速度太快以至于跟踪算法无法赶上时，您也可能会失去对象的跟踪。

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OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....

03 OpenCV代码测试与运行 OpenCV4支持CUDA运行的模块，主要包括图像处理、视频读写、视频分析、传统的对象检测包括HOG、级联检测器、特征提取部分、卷积滤波与图像二值分析、图像分割模块。...基于1080P的视频文件 CPU版本的运行是大概在2FPS GPU版本CUDA加速运行大概在 80 FPS ?...怎么说，完全是碾压式的速度优势。看来以后视频处理必须CUDA版本才过瘾。来自官方的更多加速比较图示如下： ? 测试1920x1080大小的视频文件，处理帧率如下： ? 可以说完全实时无压力！...04 模块支持与应用场景既然CUDA加速这么厉害，为什么OpenCV在正式的release中却没有包含呢？本人觉得OpenCV正式的官方Release版本主要是考虑普适性的问题。...另外OpenCV在3.x到4.x升级的时候把CUDA支持从release移到扩展模块中去了，官方也没有解释为什么，我个人感觉更多的是出于商业考虑。

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视频中为什么需要这么多的颜色空间？

Kaspbrak) 在视频处理中，我们经常会用到不同的色彩空间：非线性 RGB、线性 RGB、YUV、XYZ……为什么需要这么多的色彩空间呢？...为什么在FFmpeg中会有 color_space，color_transfer，color_primaries 等一系列的颜色属性呢？这些术语之间究竟隐藏着什么秘密？...视频采集图片来源：https://thinklucid.com/tech-briefs/understanding-digital-image-sensors/ 如上图所示，在相机系统中，外部世界的光信息...[17]根据colorspace的实现可知，在 FFmpeg 中，BT.601->BT.709的转换过程如下所示：在如上的变换中，涉及到3个颜色空间的转换，分别是： YUV 和 RGB 之间的转换...Color primaries 字段对应RGB/XYZ的转换矩阵除了如上的参数外，AVFrame->range[23] 还用来存储视频中对应像素的每个分量的取值范围。

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OpenCV4 | 如何让传统图像处理实现三十倍加速的顶级技能

OpenCV代码测试与运行 03 OpenCV4支持CUDA运行的模块，主要包括图像处理、视频读写、视频分析、传统的对象检测包括HOG、级联检测器、特征提取部分、卷积滤波与图像二值分析、图像分割模块。...基于1080P的视频文件 CPU版本的运行是大概在2FPS GPU版本CUDA加速运行大概在 80 FPS ?...怎么说，完全是碾压式的速度优势。看来以后视频处理必须CUDA版本才过瘾。来自官方的更多加速比较图示如下： ? 测试1920x1080大小的视频文件，处理帧率如下： ? 可以说完全实时无压力！...模块支持与应用场景 04 既然CUDA加速这么厉害，为什么OpenCV在正式的release中却没有包含呢？本人觉得OpenCV正式的官方Release版本主要是考虑普适性的问题。...另外OpenCV在3.x到4.x升级的时候把CUDA支持从release移到扩展模块中去了，官方也没有解释为什么，我个人感觉更多的是出于商业考虑。

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OpenCV保存H264视频的问题

环境 windows 10 64bit opencv 4.5.3 前言看到有小伙伴在聊，如何将目标检测的结果保存成视频的相关问题？本篇我们就来看看。...opencv保存视频在绝大多数的目标检测项目中，都是使用opencv这个开源的计算机视觉库来进行图片、视频或者摄像头的读写。...FourCC是一个4字节码，用来表示视频编码器，网站 fourcc.org 列出了所有可用的编码器。在VideoWriter中既可以写成*'MJPG'，也可以写成'M', 'J', 'P', 'G'。...，H264字节码并不被支持，自动帮你替换成了avc1，opencv默认使用ffmpeg框架来处理视频，但是ffmpeg并没有h264解码器。...为什么不内置h264 这主要是许可证的问题，libx264是基于GPL的，而ffmpeg要使用libx264的话，必须--enable-gpl，而opencv则用的是MIT许可。

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OpenCV 教程 03: 如何跟踪视频中的某一对象

视频的每一帧就是一张图片，跟踪视频中的某一对象，分解下来，其实就是在每一帧的图片中找到那个对象。既然要找到那个对象，就要先定义这个目标对象，既然是图片，那就有颜色，先了解下常用的 3 种颜色模型。...每一个像素点都有都有 3 个值表示颜色，这是最常见的颜色模型了。OpenCV 中的顺序是 BGR。灰度图。...这个模型中颜色的参数分别是色调（H）、饱和度（S）和明度（V）.HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。...OpenCV 可以很方便的从 BGR 转换为灰度图，从 BGR 转换为 HSV： import cv2 as cv cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2GRAY...在 HSV 中，表示颜色比在 BGR 颜色空间中更容易。接下来，我们将在视频中追踪蓝色对象。

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一文详解OpenCV中的CUDA模块

OpenCV引入了一个新的类cv :: gpu :: GpuMat（或Python中的cv2.cuda_GpuMat）作为主要数据容器。...然后，我们将使用GPU进行相同的操作。最后，我们将比较经过的时间以计算获得的加速比。 FPS计算由于我们的主要目标是找出算法在不同设备上的运行速度，因此我们需要选择测量方法。...在计算机视觉中，这样做的常用方法是计算每秒处理的帧数（FPS）。 CPU端 1.视频及其属性我们将从视频捕获初始化开始，并获取其属性，例如帧频和帧数。...由于Farneback的光流法适用于灰度帧，因此我们需要确保将灰度视频作为输入传递。这就是为什么我们首先对其进行预处理以将每帧从BGR格式转换为灰度的原因。...: 29.97 Optical flow FPS : 170.224 Full pipeline FPS : 36.8148 当我们使用CUDA加速时，这使光流计算的速度提高了约17倍！

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使用Python，OpenCV的Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象

这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...') # 获取视频的第一帧 ret, frame = cap.read() # 设置初始窗口位置 x, y, w, h = 300, 200, 100, 50 # 硬编码位置 track_window...slow_traffic_small.mp4') # 获取视频的第一帧 ret, frame = cap.read() # 设置初始窗口位置 x, y, w, h = 300, 200, 100,...（用于在下一次迭代中作为搜索窗口传递） # 它首先应用均值变换。...参考 docs.opencv.org/3.0-beta/do… github.com/opencv/open… 可交互式的Camshift

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技巧 | OpenCV程序执行时间计算

01 引言大家用OpenCV做开发，经常需要调试算法，打印出算法的执行时间，OpenCV中没有直接获取时间戳的函数，但是有两个根据CPU时钟可以精准计算算法每个步骤执行时间的函数，通过它们可以计算一行或者多行代码的执行时间...，视频处理的FPS等性能指标。...计算秒/毫秒/FPS 在算法执行阶段，有三个经常使用的速度性能计量指标分别是秒、毫秒、FPS(每秒多少帧)，根据上面的cv.getTickCount与cv.getTickFrequency两个函数，这三个指标的计算代码如下...fps = cv.getTickFrequency() / (e2 - e1) 网络模型推理执行时间计算 OpenCV中还提供了网络模型推理执行时间得计算函数，完成一次深度学习模型推理的时间，可以从模型的...getPerfProfile函数中获取，转换为毫秒数，相关的计算代码如下： # Put efficiency information. t, _ = net.getPerfProfile() label

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