例如，我们有工作rtsp流测试像：“rtsp：//184.72.239.149/vod/mp4:BigBuckBunny_115k.mov”(它在发布这篇文章的时候工作) 现在我想在openCV中捕获这个视频流...(opencv 2.4.7 / 2.4.8)我的代码完全适用于本地电影文件，但当我尝试捕获rtsp时，我得到的信息如下：“无法读取电影文件RTSP：//184.72.239.149/vod/mp4：BigBuckBunny..._115k.mov” 我尝试过几种不同的方式： CvCapture *camera = cvCreateFileCapture(“rtsp://184.72.239.149/vod/mp4:BigBuckBunny...BigBuckBunny_115k.mov”)) { std::cout << “Error opening video stream or file” << std::endl; return -1; } 任何的想法...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
问题描述：使用OpenCV把AVI视频切分成静态图像，提取视频中的关键帧，保存为0.jpg、1.jpg、2.jpg....... 实现步骤： 1）安装扩展库 ? ?...2）准备一个AVI视频，这里以微课系列（5）：Python程序中__name__变量的用法中录制的视频为例。 3）编写代码，分离视频，保存静态图像。 ? 4）查看结果 ?
我上一篇文章写了关于视频直播点播服务器中调整关键帧间隔的方法，同时也发现也是有一部分的开发者是有这个需求的。...，就变成关键帧了；普通帧是用来计量播放时间或过渡时间用的，不能手动设置普通帧的内容，它是播放过程中由前后关键帧以及过渡类型自动填充的，手动插入或删除普通帧，会改变前后两个关键帧之间的过渡时间。...I帧是帧内压缩编码得到的，通常是每个GOP组的第一帧/基础帧，在一组中只有一个I帧，I帧所占信息量大，解码时仅有I帧即可完整重构图像，所以才叫关键帧。...P帧与B帧是帧间压缩，P帧没有完整图像数据，只有与前一帧的差别信息，因此也叫预测帧，B帧则是考虑前后帧的差别（故而也叫双向预测帧），因此B帧解码时间最长，压缩比最大。 那怎么提取视频的关键帧呢？...其实提取关键帧比提取视频帧快很多倍，下面我就基于Android系统来讲一下提取视频帧的方法： 第一个参数 是传入截取时间，只能是us(微秒) 第二个参数 OPTION_CLOSEST 在给定的时间，检索最近一个帧
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。...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...# OpenCV中的密集光流 # Lucas-Kanade 方法计算稀疏特征集的光流（使用 Shi-Tomasi 算法检测到的角点）。
以前的文章分享过，视频是连续图像的集合。那么我们是否可以提取一段视频中，某些我们想要的部分图像，保存下来呢？答案是可以。我们甚至可以通过视频的时间来提取视频中的某些图像。...(dst + str(c) + '.jpg',frame) c = c + 1 cv2.waitKey(1) vc.release() 程序主要功能是将根据时间提取视频图像并保存...它需要两个参数，一个为视频的名字，另一个为提取图片的保存路径。每隔1000帧保存一张图像到本地。也可以指定一个帧的范围，比如提取100到500帧的图像。...程序是非常灵活的，想要做成什么，完全取决于你的想法和创意。 比如你可以通过修复视频中每一帧图像，实现视频修复。
在Golang中，需求中提供了相对应的解析包，例如h265parser。...字节流模式)，nal单元如何分割类型。...这里我们上一段h265的码流片段： image.png 分析一下nal单元分割。...如果NALU类型为vps，sps，pps，或者解码顺序为第一个AU的第一个NALU，起始码前面再加一个0x00。视频流的首个NALU的起始码前加入0x00。...我们还拿上图中的内容进行分析，上图码流nal拆分为： 第一帧: 0000 0001 4001 0c01 ffff 0160 0000 0300 0003 0000 0300 0003 00ba 9702
OpenCV-Python 本文介绍的是 OpenCv 的 Python 接口，即 OpenCV-Python，但它并非 OpenCv 的 Python 实现，而仅仅是原生 OpenCv C++ 实现的...cv.imwrite('dog_gray.png', img_gray) True 我们已经知道如何使用 opencv-python 打开，显示，保存图片，那么综合应用起来，可以做一个完整的小程序。...，播放，保存 5.2.1 捕获实时视频流 从笔记本电脑内置摄像头，捕获实时视频流（一张张图片），并显示经过灰度处理后的视频帧，效果就是经过灰度处理后的视频。...从视频输入设备，如笔记本电脑内置摄像头，捕获实时视频流输入，进行一帧帧处理后，保存到文件 output.avi 。...break # 对每一帧进行垂直翻转 frame = cv.flip(frame, 0) # 写入翻转后的帧 out.write(frame) cv.imshow
对于本教程，我们正在使用包含所有帧的视频文件，因此有必要在 21 行创建一个捕获视频流的文件指针。...split the frmae into its respective channels (B, G, R) = cv2.split(frame.astype("float")) 在循环语句中，我们将从流中捕获帧...请注意循环语句退出条件 ：如果未从视频文件流的末尾抓取帧，我们将退出循环（31 行和 32 行）。...一旦我们遍历完视频文件中的所有帧，我们就可以将（平均）通道值合并成一个新图像并将其写入磁盘： # merge the RGB averages together and write the output...图 6：通过使用 Python 和 OpenCV 创建的梦幻般的长时曝光效果图。 才外，我们还可以考虑通过有规律的间隔从输入，从视频中对帧进行采样而不是对所有帧取平均值来构造不同的输出。
这篇博文分为三个部分： 首先，我们将讨论如何通过帧平均模拟长曝光。 然后，我们将编写Python和OpenCV代码，利用输入视频创建类似长曝光的图片效果。...在本教程中，我们使用的是一个包含所有帧的视频文件，因此有必要在第8行打开一个指向视频捕获流的文件指针。...，我们将从视频流中获取帧(第4行)，并将帧分割成各自的BGR通道(第12行)。...注意中间的退出条件——如果一个帧没有从流中抓取，我们就在视频文件的末尾，我们将跳出循环(第8行和第9行)。...让我们继续第二个河流的例子： 处理效果： 总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用OpenCV和图像处理技术来模拟长时间曝光的图像。
学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分，并采用不同的扩张方法。该方法的优点在于，我们可以利用相邻的未标记帧来增强已标记帧的特征学习，因为相邻帧相似，我们无需对视频的每一帧进行标记。...这种可变形的方法，也被作者称为“扭曲”方法，比其他一些视频学习方法，如光流或3D卷积等，更便宜和更有效。 如上所示，在训练过程中，未标记帧B的特征图会扭曲为其相邻的标记帧A的特征图。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。
为了强制执行正确的流处理实践，决定废弃未设置时间戳的用法，要求显式处理时间戳。如何解决弃用警告为了解决弃用警告，您应确保为多媒体数据中的每个数据包正确设置时间戳。...它会为每个帧设置时间戳，并在帧上绘制时间戳信息。处理后的帧将写入输出视频文件。您可以根据需要自定义时间戳的值和其他处理操作。...请确保您已安装OpenCV库，并将示例代码中的"input_video.mp4"替换为您要处理的实际视频文件的路径。输出的处理后视频将保存在"output_video.mp4"文件中。...cv2.VideoCapture是OpenCV库中用于从视频文件、摄像头或图像序列中捕获视频帧的类。它提供了许多方法和属性，使我们能够访问视频流并处理其中的帧。...set(propId, value)：设置视频的属性值。可以使用该方法设置视频的帧率、亮度等。示例代码以下示例代码演示了如何使用cv2.VideoCapture从摄像头捕获视频。
目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。 让我们对视频流也可以进行同样的操作。为此，我们将构建以下管道： ?...首先，我们需要捕获视频流。该管线任务将从视频文件或网络摄像头（逐帧）生成一系列图像。接下来，我们将检测每个帧上的脸部并将其保存。...我们需要创建一个VideoCapture对象，其中参数是设备索引（指定哪个摄像机的数字）或视频文件的名称。然后，我们可以逐帧捕获视频流。...# Closes video file or capturing device self.cap.release() 使用__init__我们创建VideoCapture对象（第6行）并提取视频流的属性...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。
使用OpenCV中的cv2.hconcat()函数将两个视频帧水平合并在一起，并使用cv2.imshow()函数将合并后的视频帧显示出来。...要把视频流封装成一个类，然后里面也是多线程处理 在下面调用的时候，就是实例化代码 这里就显示一个左眼的FPS信息叠加 代码中，putText函数用于将帧率信息添加到视频帧的左上角。...这个是简单版本 eye_data 是一个包含眼动信息的列表，每个元素都是一个二元组，表示眼睛的坐标。在循环中，将每个元素写入文件中，每个坐标之间用逗号分隔，每行结束后添加一个换行符。...最后，可以将 eye_data 中的信息保存到一个文本文件中： 现在就是一个较为完善的函数了 再让我封装一下： 在视频帧上绘制眼球圆形框，并返回圆形框的坐标信息 这个是信息保存的函数 目前实现的功能挺多的了...程序应该这样写： 1.读取眼动数据文本文件，将数据存储到一个列表中。 2打开视频文件，并读取第一帧。 3.在窗口上显示第一帧图像。 4.进入循环，依次读取眼动数据列表中的每个数据。
在这个项目中，我们将把这个想法扩展到实时视频中。将部署在诸如Jetson Nano之类的边缘设备上运行的AI网络，以使其不断提供所获取帧的文本描述。文字描述将用于基于描述的对象触发动作。...输出被发送到LSTM，该LSTM生成图像中对象的文本描述。LSTM基本上接收x维矢量流。基于此，它将实时的场景描述链接在一起。 在Github上可以找到用于训练网络的Ipython笔记本。...用于以连续循环从相机捕获帧。...为了演示视频的实时图像字幕，我们必须将文本覆盖在实时视频源的顶部。也可以使用OpenCV API来完成。首先，我们需要安装正确的版本。 安装OpenCV OpenCv4.1是从源代码编译的。...一旦捕获到帧，该帧将从Numpy数组编码为图像，调整大小，然后转换回Numpy数组。然后将对图像进行预处理，并将其通过初始网络以获取编码矢量。
然后我们要逐帧提取视频中的图像，接下来我们利用paddlehub逐帧抠取人像。这样就有了我们的主体，和分身了。...最后我们需要在写入视频的时候对图像进行处理，我直接在原图像上粘贴了两个人物分身，最后合成的视频效果就是上面的效果了。当然我们还需要添加音频，所以最后我们需要读取音频并将新视频同音频混流。...我们将整个过程分为以下几个步骤： 1.逐帧提取图像2.批量抠图3.合成图像（影分身）4.写入视频5.读取音频6.混流 最终我们就能实现一个完整的视频了。...4.1、逐帧提取图像 这就需要使用到我们的opencv了，具体代码如下： def getFrame(video_name, save_path): """ 传入视频名称，将图像帧保存到save_path...4.4、写入视频 写入视频的操作同样是OpenCV来实现的： def writeVideo(humanseg_path, frames, fps, size): """ 传入抠好的人像，
困难在于如何将网络摄像头视频流传送到 Docker 容器 中，并使用 X11 服务器恢复输出流，使视频得以显示出来。...线程用来读取网络摄像头的视频流，帧按队列排列，等待一批 worker 进行处理（在这个过程中 TensorFlow 目标检测仍在运行）。...如果输出队列不为空，则提取视频帧，并将视频帧及其对应编号一起放入优先级队列，视频编号即为优先级编号。优先级队列的规模被设置为其他队列的三倍。...如果优先级编号与预期视频帧编号一致，则将这一帧添加到输出视频流中（如果有需要的话将这一帧写入视频流），不一致的话则将这一帧放回优先级队列中。...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
该库基于 OpenCV 库开发，利用了 OpenCV 的强大功能，并提供了更高级的接口和功能，使视频流处理变得更加简单和高效。...Vidgear 的主要功能 Python Vidgear 库具有许多强大的功能： 实时视频流捕获：可以从摄像头、网络摄像头、视频文件或者 URL 中捕获实时视频流。...Vidgear 库的使用示例 下面是一个简单的示例，演示了如何使用 Python Vidgear 库捕获实时视频流，并将其显示在窗口中： from vidgear.gears import VideoGear...首先使用 VideoGear 类从摄像头捕获实时视频流，然后在一个无限循环中读取每一帧，并将其显示在窗口中。...Python Vidgear 库可以帮助开发人员捕获实时视频流，并使用 OpenCV 进行实时图像处理和分析。
那么该怎么快速的识别出照片中不同的人并标注出来呢，这个时候就可以用到计算机视觉的知识了 计算机视觉是一个跨学科领域，涉及如何使计算机从数字图像或视频中获得高级别的理解，并使得计算机能够识别诸如人脸、灯柱甚至雕像之类的物体...OpenCV 捕获带有计算机网络摄像头的视频 使用 OpenCV 捕获视频 使用 OpenCV 捕获视频也非常简单 一张一张地读取图像，由于帧的快速处理已经我们眼睛的机制（生物学范畴☺）使单个图像移动起来...我们来增加延迟 我们增加了3秒钟的延迟，网络摄像头将开启 3 秒钟 添加一个窗口来显示视频输出 在这里，我们定义了一个 NumPy 数组，我们用它来表示视频捕获的第一张图像——存储在帧数组中 我们还有一个...但是我们需要从读取视频的第一帧开始，以此，我们需要首先创建一个帧对象，它将读取 VideoCapture 对象的图像 如上所示， imshow 方法用于捕获视频的第一帧 直接捕获视频 为了捕获视频，...，例如阴影和其他噪声等等 再接下来定义对象的边框，我们在对象周围添加一个矩形框 最后，我们计算对象出现和退出帧的时间 思路还是蛮清晰的 我们首先导入包并创建 VideoCapture 对象以确保我们使用网络摄像头捕获视频
在这篇 4 千多字的教程中，作者介绍了如何用 OpenCV 进行活体检测（liveness detection）。...图 3：为了构建活体检测数据集，在视频中检测面部 ROI。 现在有机会看到初始数据集和项目结构了，让我们看看该如何从输入视频中提取出真实面部图像和伪造面部图像吧。...43 行开启了无限的 while 循环块，从这里开始捕获并调整各个帧的大小（46 和 47 行）。 调整帧的大小后，抓取帧的维度，以便稍后进行缩放（50 行）。...在这个过程中，我们： 滤出弱检测（63～66 行）； 提取对应的面部边界框，确保它们没有超出帧（69～77 行）； 提取面部 ROI，用处理训练数据的方式对面部 ROI 进行预处理（81～85 行）；...当捕获按键时，在循环的每一次迭代中显示输出帧。无论用户在什么时候按下「q」（「退出」），都会跳出循环、释放指针并关闭窗口（105～110 行）。
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