原文：OpenCV - 计算相机和视频的帧速率FPS[译] - AIUAI 原文：How to find frame rate or frames per second (fps) in OpenCV...- 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....计算相机的帧速率FPS OpenCV 并不能很直接的得到所连接的相机(camera/webcam) 的帧速率....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 #!
> #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include opencv2/highgui/highgui.hpp> #pragma comment(lib...,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib...FrameProcessor *frameProcessor; // a bool to determine if the // process callback will be called .是否使用回调函数的...=0) return 0; double r= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); return r; } // return the number...capture.isOpened()) return 1; // Get the frame rate double rate= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);
接下来的三个块是可选的，它们的目标是创建带有注释的输出视频，例如在检测到的人脸周围的框。我们可以显示带注释的视频并将其保存。...OpenCV捕获视频非常简单。...这次，我们将使用OpenCV的深度神经网络模块，而不是我在上一个故事中所承诺的Haar级联。我们将要使用的模型更加准确，并且还为我们提供了置信度得分。 ?...有一位优秀的博客文章中阿德里安·罗斯布鲁克（Adrian Rosebrock）解释如何使用OpenCV和深度学习实现人脸检测。...视频输出 为了观察流水线的结果，很高兴可以显示带有带注释的面孔的视频。
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?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...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。...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）。...在使用这个函数时，也可能会返回零帧。当这种情况发生时，99%的可能性是： 你给cv2.VideoCapture提供了无效的视频文件路径。 您没有安装适当的视频编解码器，因此OpenCV无法读取该文件。
那么，OpenCV是如何将图像从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间，进而得到图1所示的灰度图呢？答案就是OpenCV中的cvtColor函数。...RGB 色彩空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。...适合图像处理的HSV色彩空间 在图像处理中使用较多的是 HSV 色彩空间，它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。...我们也可以利用一些图像处理工具来观察RGB色彩空间与HSV色彩空间的对应关系，如PS就是非常好的图像处理工具，打开PS，选择前景色或背景色，会显示一个颜色选择窗口，如图5所示。...表2是将图像在RGB/BGR色彩空间与HSV色彩空间之间转换时需要使用的色彩空间转换吗。 下面的代码将BGR色彩空间的图像（flower.jpg）与HSV色彩空间互相转换，并保存转换结果。
这只是对文件的一个简单的误解，我不怪你——我也花了几次摸索才明白。文档很清楚，但是这个函数可能没有按您预期的方式工作；事实上，它在与我最初预期相反的方向工作。...remap()没有做的是获取源图像的坐标，变换点，然后插值。remap()所做的是，对于目的地图像中的每个像素，查找它来自源图像中的位置，然后分配一个插值值。...处的源图像具有相同的值，第0行和第5列处的源图像是153。...完整用例示例 下面是一个完整的代码示例，使用地面真值单应，手动扭曲像素位置，然后使用remap()从转换点映射图像。注意，这里我的单应式将true_dst转换为src。...因此，我建立了一个任意多个点的集合，然后通过用单应变换计算这些点在源图像中的位置。然后使用remap()查找源图像中的这些点，并将它们映射到目标图像中。
此外，我还在项目中添加了视频后处理功能，这一功能也使用了多进程，以减少视频处理的时间（如果使用原始的 TensorFlow 目标检测 API 处理视频，会需要非常非常长的时间）。...在我的个人电脑上可以同时进行高性能的实时目标检测和视频后处理工作，该过程仅使用了 8GB 的 CPU。...也许使用大量 worker 和多个队列可以解决这一问题（但会产生大量的计算损失）。 简单队列的另一个问题是，由于分析时间不断变化，输出队列中的视频帧无法以与输入队列相同的顺序发布。...否则输入队列中没有视频帧是不会进行任何处理的。 为了解决视频帧顺序的问题，我使用优先级队列作为第二输出队列： 1....本文还展示了如何使用《Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCV》中的原始 Python 脚本执行多进程视频处理
读取视频文件 我们这里使用一段鹦鹉的视频，使用命令ffplay查看每秒播放帧数 ....TrackBar就是一种滑动条，滑动到不同的位置，获取相应的值做不同的处理。...OpenCV的色彩空间 RGB人眼的色彩空间 每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。...通过不同光源的组合，形成真彩色，有暗的，有明亮的。 上图中每一个方格都代表一个像素。 OpenCV默认使用的是BGR,BGR跟RGB的区别就是排列顺序的不同。电脑上一般的排列顺序都是RGB。...对于OpenCV来说更喜欢使用HSV，使用HSV在背景判断上要好过RGB，因为在一个背景中可能有各种绿色，使用HSV就可以统一将背景判断为绿色，而使用RGB就不太好判断，每一种成分都有。
今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对给定的数据集进行排序，并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...最后，我将演示如何将色彩度量标准应用到一组图像，并根据图像的“色彩”大小对其进行排序。我们将使用我们方便的图像蒙太奇示例进行可视化。...我们将发现，这是计算图像色彩的一种非常有效和实用的方法。 接下来，我们将使用Python和OpenCV代码实现这个算法。...在OpenCV中实现图像色彩度量 现在我们对色彩度度量有了基本的了解，让我们使用OpenCV和NumPy来计算它。 在本节中，我们将： 导入必要的Python包。 解析命令行参数。...THE END 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用Hasler和Susstrunk在2003年的论文《测量自然图像的色彩》中详细介绍的方法来计算图像的“色彩”。
问题引出 本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中...在这样的OCR识别中，首先可以通过投影的方法，实现字符的分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样的项目中，同样可以通过投影的方法，获得各个压板的准确定位。 3、轮廓展开分析 ?...在类似树叶这样的测量中，可以通过“极坐标转换”，将树叶的这样的曲线转换成可以分析的投影，从而得到比如“树叶有多少个分叉”“有无缺陷”这样的定量信息。 君子藏器于身，待时而动
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。...如果我们退出了循环（「q」键或视频流结束），我们还要处理这些： 当我们跳出（exit）循环，fps 计数器 停止（第 92 行)，每秒帧数的信息向终端输出（第 93、94 行)。...注意深度学习目标检测器不仅能够检测到人，还能检测到人坐着的沙发和旁边的椅子——所有都是实时检测到的！ 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。.../） 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）。
在本文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。...最后更新 fps 计数器（第 89 行）。 如果我们退出了循环（「q」键或视频流结束），我们还要处理这些： ?...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）。
了解如何利用多个GPU。 编写一个简单的演示（C ++和Python），以了解OpenCV提供的CUDA API接口并计算我们可以获得的性能提升。...五、代码示例 OpenCV提供了有关如何使用C ++ API在GPU支持下与已实现的方法一起使用的示例。...让我们在使用Farneback的算法进行密集光流计算的示例中，实现一个简单的演示，演示如何将CUDA加速的OpenCV与C ++一起使用。 我们首先来看一下如何使用CPU来完成此操作。...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。
提出问题 1、图像预处理的意义 在分析图像问题时，由于环境和拍摄自身因素影响，使得在需要处的图像存在一定的问题，同时由于操作的要求，需要对图像进行一定的转换，所以，在处理图像之前，要对图像做出预处理，方便后期操作...解决方案 2、图像预处理的主要方面 2.1图像灰度化 图像灰度化的原理就是在RGB模型中，假定三个通道的值相等，然后用统一的灰度值表征该点的色彩信息，灰度值的范围是0到255。...图2.1 图2.2 2.2图像去噪声： 在摄像机拍摄图像时，由于环境中光线、镜头表面灰尘以及传输信号问题的影响，不可避免的会存在一些噪声，这些噪声对图像处理既有直接影响，因此，去噪的操作对图像处理必不可少...空间域滤波是指直接通过原图像中像素点的灰度值进行数据运算去除噪声的方法,常见的空间域滤波方法主要有均值滤波、中值滤波、高斯低通滤波等；频率域滤波则是指将图像从空间域转换到频率域，通过处理相关变换系数去除噪声的方法...总结 在处理图象时不能忽略去除噪声和灰度化，对于图像的预处理方法很多，每个方法都有自己的优缺点，这里都只是介绍了其中一种，实际中运用时需要看哪种方法适用于当前情况，权衡之后选择出最好的方法。
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。...默认使用ffmpeg框架来处理视频，但是ffmpeg并没有h264解码器。...opencv videowriter h264 看到，报错信息不见了，针对生成的mp4文件，使用ffmpeg命令查看其信息 Stream #0:0(und): Video: h264 (Constrained...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。
1 OpenCV 如何计算帧率 这个问题的具体描述可以参见 OpenCV Issues 21006[1]。...一连串的问题随之而来…… 源码面前，了无秘密。接下来，带着这个问题，我们来一起分析一下FFmpeg究竟是如何处理time_base的。...= 0 时，OpenCV计算fps的逻辑是错误的。...可以使用Zond 265 [7]工具来分析一个 H.265的视频码流，然后对照OpenCV以及FFmpeg的结果来验证。...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。
/7241055-b71baeb2d99c0e77.jpg 技术路线：opencv+python（opencv在Python中的封装库是cv2，依赖于numpy） step1：打开并显示视频 要组合视频...，首先需要打开视频并获取每一帧的图像，在opencv中可以使用VideoCapture这个类来打开视频，打开的视频也存在于这个类中，使用.read()方法也可以获得每一帧的图像，该方法的用法类似于生成器...，那个最佳镜头的最后会一段浮现守望先锋logo的部分，我们需要切掉这一部分，方法是只截取前17.5秒的视频，因为不知道是否有24帧的视频，所以要先获得帧率再截取前17.5*fps的视频，现在的代码是 import...1920*1080 参考python tools：计算视频的 FPS，以及总帧数 step2打开并显示一堆视频 因为视频一共有20个左右，所以可以使用os模块中的listdir()获取所有文件，并筛选带...保存视频首先需要创建一个视频容器，可以使用cv2.VideoWriter，输入参数为路径，压缩方式，帧率，幕布大小，随后使用该对象的write()方法即可写入一帧，写入完成后，使用release()方法释放容器并保存
OpenCV做图像处理的同学应该特别熟悉。Open Source Computer Vision Library 开源的计算器视觉库。我之前写过如何根据自己的需求编译opencv库。...图像处理：OpenCV提供了许多图像处理功能，如图像的加载、保存、滤波、几何变换、色彩空间转换等视频处理：OpenCV支持视频的捕获、播放、剪辑等功能。...以上功能我们今天都不介绍~~~本文介绍使用python+opencv实现最基础的媒体数据功能：使用opencv读取图片，视频，gif动图以及三种格式的互换。...安装opencv库我们使用python库完成后续的操作，所以使用pip进行安装。...以上就是使用opencv读取图片，视频，gif文件的操作。
目录 目录 应用平台 屏幕录制部分 计算视频最优fps及使用numpy计算中间帧数组 使用pynput监听键盘按键 如何保存MP4格式视频 源码 总结 最近有在使用屏幕录制软件录制桌面，在用的过程中突发奇想...接下准备写使用python如何做屏幕录制工具的系列文章： 录制屏幕制作视频 录制音频 合成视频，音频 基于pyqt5制作可视化窗口 大概上述四个部分，希望自己能够尽快完善，接下来开始使用python制作屏幕录制部分...Pillow 之后需要将截取到的快照数组合成为视频，使用cv2模块 pip install opencv-python ImageGrab类不能直接存储为视频，使用numpy模块进行数组化，再通过cv2...计算视频最优fps及使用numpy计算中间帧数组 实际操作中视频录制在不同电脑中会出现不一样的帧率，导致视频播放或快或慢，需要根据不同的电脑计算出相应的最优fps值。...(x, y): """Numpy计算趋近值""" return ((x + y + y) // 3).astype(x.dtype) 该方法仅针对于设置的fps比最优fps要高时，处理后的视频观感
导读 本文将重点介绍 OpenCV带掩码(mask)的模板匹配使用技巧与演示。...（来源公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 在使用模板匹配时，一些特定情况中我们并不需要将整个模板图像拿来匹配，而只需要其中特定的部分做模板，其他部分则加入反而会影响匹配结果。...如下图所示： 原本左边的模板图除了我们想要的部分外，还有外部的白色背景区域，如果将整张图作为模板，来做模板匹配，匹配结果会出错，结果如下： 加上掩码后匹配，结果如下： 详细步骤 在核心方法还是使用...OpenCV的matchTemplate函数，只是这次我们要指定mask(掩码)，匹配时对于掩码中的非0像素匹配算法起作用，掩码中的灰度值为0像素位置，匹配算法不起作用。...与AI深度学习 // 作 者：Color Space #include "pch.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include using
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