cv.VideoCapture(0)#本地摄像头 0是设备id while(True): ret,frame=capture.read()#返回两个值 第一个是bool类型表示是否读取到图片 第二个是图片的一帧的数据
OpenCV读视频前首先需要创建VideoCapture对象： import cv2 import numpy as np videoCapture = cv2.VideoCapture("girl.mp4...") # 创建VideoCapture对象，用于读取视频 接着获取视频的一些基本信息: fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#获取帧率(每秒播放几张图像） #...videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fNUMS = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) #获取帧数 若是写视频...： newSize = (300,650) # 自己设定的缩放后的图像宽高 最后，循环读入每一帧，显示在屏幕上，并写入进新的视频文件： success, frame = videoCapture.read...strokeEdges #自定义的边缘检测函数（之前有介绍） videoCapture = cv2.VideoCapture("girl.mp4") # 创建VideoCapture对象，用于读取视频
image.png VideoCapture类 创建一个VideoCapture类的实例，如果传入对应的参数，可以直接打开视频文件或者要调用的摄像头。...官网文档 image.png 使用方式： videoCapture = cv2.VideoCapture('oto.avi') 播放本地视频 代码： import numpy as np import...imshow('frame',gray) cv2.waitKey(1) cap.release() cv2.destroyAllWindows() 执行效果: image.png 参考 Python&OpenCV...- 读写(read&write)视频(video) 详解 及 代码 opencv的视频捕获、播放、存储
as np 首先导入我们要用的库 cap = cv2.VideoCapture(0) 接着创建一个使用的物理端口 cap= cv2.VideoCapture(0) 这一句表示调用计算机内置摄像头来获取视频...VideoCapture对象也可以传入视频文件地址。...ret, frame = cap.read() 这里使用一个循环表示持续获取摄像头数据，VideoCapture对象的read()方法返回两个值。...它还有一个功能就是验证获取到的视频是否到达结尾部分。 第二个值表示获取到的一帧的图像数据。下一步我们将这个图像数据直接转化为灰度图像进行了处理。...\opencv.py [ WARN:0] global C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-0ycehs0d\ opencv \modules
("\n Make video {} in fps:{}".format(video_name, fps)) make_video(fps, video_name) ---- [1] OpenCV
视频采集 ·视频是由图片组成的，视频的每一帧就是一张图片，一般30帧，表示一秒显示30张图片； ·cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来表示不同的设备，比如：0，1； ·如果是视频文件...，可以指定路径即可； 打开视频文件 vc = cv2.VideoCapture(xxx.mp4) #xxx.mp4是要读取的你的视频目录 打开摄像头 vc = cv2.VideoCapture...，返回标记和这一帧数据，True表示读到了数据，False表示没读到数据 ret,frame = cap.read() #可以根据ret做个判断 if not ret:...#没读到数据，直接退出 break 显示数据 注意下面的frame就是从我们导入的MP4中得到的每一帧的图片集 #显示数据 cv2.imshow('video',frame...，返回标记和这一帧数据，True表示读到了数据，False表示没读到数据 ret,frame = cap.read() #可以根据ret做个判断 if not ret:
27: # ESC break else: break capture.release() out.release() C++代码： #include #include using namespace
简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。 该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。...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？...例如，在下面的视频中，检测红点的检测器将输出对应于它在帧中检测到的所有点的矩形。在下一帧中，它将输出另一个矩形数组。...#include #include #include using namespace
视频分解 import cv2 # ************************** # 分解视频 cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')#获取一个视频cap isOpen=cap.isOpened...图片合成视频 import cv2 fps = 24 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') videoWriter = cv2.VideoWriter('test.avi
最近研究了通过OpenCV采集摄像头数据，并同时将视频流数据推送到RTSP和RTMP。 RTSP服务采用开源的LIVE555（需要自己修改和实现部分代码）。...OpenCV采集摄像头的一帧数据（cvQueryFrame函数） 2. FFmpeg编码该帧为H264和FLV流数据 3....看来后续需要研究其他摄像头视频数据采集方案，特此笔记。 后记： 经过查找资料发现，OpenCV底层采用的是微软的VFW(Video for Window)。...AVI(Audio Video Interleave)文件中的音、视频数据帧交错存放。...()：获取用户定义的数据 （8）capGetVideoFormat()： 获取视频格式 （9）capGrabFrame()：获取当前帧 （10）capDlgVideoDisplay()：设置显示的对话框
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，...把处理的图片逐帧绘制给用户，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头： cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示，获取第一个摄像头。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...版本的视频检测 import cv2 # 图片识别方法封装 def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
原理 OpenCV中的边缘检测原理主要基于图像梯度的计算，包括一阶梯度和二阶梯度。 一阶梯度：它反映了图像亮度变化的速度。Sobel算法就是一种以一阶梯度为基础的边缘检测算法。...边缘的表现形式： 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测可以划分为两类：基于搜索和基于零穿越。...OpenCV中常用的边缘检测算法包括Sobel、Scharr、Laplacian和Canny等。 Sobel算法：通过计算图像亮度的空间梯度来检测边缘，通常用于水平和垂直边缘的检测。...API 利用OpenCV进行sobel边缘检测的API是cv2.Sobel() 函数。...因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。处理完图像后，再使用cv2.convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8格式，否则图像无法显示。
翻译及校对：cvtutorials.com 目标 • 学习读取视频、显示视频和保存视频。 • 学会从摄像机中捕捉视频并显示它。...OpenCV提供了一个非常简单的接口来做到这一点。让我们从摄像头（我使用的是笔记本电脑上的内置网络摄像头）捕捉一段视频，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务就可以开始了。...从文件中播放视频 从文件中播放视频与从摄像机中捕捉视频是一样的，只是把摄像机索引改为视频文件名。另外，在显示帧的时候，为cv.waitKey()使用适当的时间。...如果时间太短，视频就会很快，如果时间太长，视频就会很慢（嗯，这就是你如何在慢动作中显示视频）。在正常情况下，25毫秒就可以了。...有时，使用视频捕捉是一件令人头痛的事，主要是由于错误地安装了ffmpeg/gstreamer。 保存视频 所以我们捕捉了一段视频并逐帧处理，我们想保存该视频。
OpenCV不仅能够很方便的加载和保存图片，而且对于视频的加载与保存也可以很简单的通过OpenCV中的函数轻松实现。本篇主要介绍如何加载保存视频。...视频和图片是不同的东西，但是我们可以将视频看成是一帧一帧的图像，因此在OpenCV中将读取视频分成两个部分： 打开视频设备或者视频文件，此时的视频设备主要指的是摄像头； 将视频按帧进行读取，想要显示视频的时候...，通过imshow()函数显示每一帧的图像，然后通过waitKey(delay)函数刷新图像，通俗来讲就是每一帧之间的间隔时间； OpenCV中提供VideoCapture()函数打开视频设备或者视频文件...，此时根据参数不同，选择是打开视频设备还是视频文件。...接下来看看如何使用OpenCV打开视频文件并显示，其实和上面的类似。首先准备一个视频文件，此时我的视频文件叫做"love.avi"，我将文件放在当前目录下。 ? 执行效果： ?
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本，图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 实现思路： 调用电脑的摄像头，把摄像的信息逐帧分解成图片，基于图片检测标识出人脸的位置，把处理的图片逐帧绘制给用户...，用户看到的效果就是视频的人脸检测。...实现步骤 使用OpenCV调用摄像头并展示 获取摄像头： cap = cv2.VideoCapture(0) 参数0表示，获取第一个摄像头。...视频的人脸识别 这个时候，用到了上一节的《图片人脸检测——OpenCV版（二）》 把人脸识别的代码封装成方法，代码如下： def discern(img): gray = cv2.cvtColor...版本的视频检测 import cv2 # 图片识别方法封装 def discern(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
代码出处，opencv2 cookbook： /*---------------------------------------------------------------------------...contains material supporting chapter 10 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV.../core/core.hpp> #include #include #include #include #include #pragma comment(lib...,"opencv_core2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib
由于广大用户不可能全都具备专业素质和专业器材，其产出的视频往往质量较差，最明显的特征就是存在抖动。 减少视频抖动有很多方法，包括 1. 使用专业摄影辅助器材，如三脚架 2....针对上述问题，一个较好的解决方案是使用算法自动完成视频后期抖动处理。笔者通过学习OpenCV，从零开始初步实现了一套类似的系统。下文将逐步介绍此系统的工作流程。...它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。 两帧连续图像有各自的角点集合，RANSAC可以从含有噪声的数据中发现相互匹配的点集，进而计算出两帧图像的变换矩阵。...由于Kalman只依赖前面的数据，所以更适合软件实时防抖。在后期防抖中，得出的结果往往会有一些“惯性”，效果并非最佳。 image.png image.png image.png 2....image.png 结果输出 视频内容 其它示例 视频内容 视频内容 视频内容
图像帧将在具有字典结构的generator函数（第30行）中产生： data = { "image_id": f"{image_idx:05d}", "image": image,} 当然，数据中也包括图像的序列号和帧的二进制数据...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。 ?...从版本3.3开始，OpenCV支持许多深度学习框架，例如Caffe，TensorFlow和PyTorch，从而使我们能够加载模型，预处理输入图像并进行推理以获得输出分类。...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。...SaveSummary类的任务是收集有关已识别面部的所有元数据，并将它们保存为结构良好的JSON文件，该map函数用于缓冲元数据。
应用场景：视频追踪在项目显示中可以起到很好的视觉效果，可以看到中间处理过程，对于教学及讲解能起到辅助性作用。...输入视频：来自之前推文中的video: Qt入门系列（五） 输出效果：http://mpvideo.qpic.cn/0bf2v4aakaaavuao4ygjb5pfbl6dawxqabia.f10002...Application Tracing support demo. */ #include #include #include #include #include #include <opencv2/core/utils...if (waitKey(1) == 27/*ESC*/) break; } } return 0; } 运行： 说明：视频效果显示的不是那么好
背景: 剪辑平台中需要处理大量的视频，对视频内容的理解，离不开对视频的降维操作，一般流程是进行抽帧。...抽帧操作是很多视频处理的第一步，也是基础数据的一步，大量算法模型离不开帧数据的训练，而高质量的视频,它的fps(每秒帧数)很大，这就造成了处理高清视频时，抽帧速度会成为整个视频处理的瓶颈，本文将对比目前主流的两个视频读取库..., openCV和decord进行对比。...流程： 我们以m3u8文件流进行测试，m3u8视频流，是有多个连续的ts文件组成，浏览器加载ts序列，每个ts是一定的时间连续不断的进行播放，我们按照固定帧率进行抽取，并裁减，最后保存图片，流程如下:...cv2.resize(image, (int(n_width), int(n_height))) return img_new 五.结果对比 对于标准的硬编m3u8流，处理25fps 5分钟的视频片段
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