目标 我们是把上面这个图像写入到我们播放的视频里,比如在播放视频的第15帧,第30帧,第50帧,第65帧,都写入我们这个图像,然后播放出来看看。 视频效果 ?...通过VideoCapture加载视频获取到视频的FPS及宽和高 把我们的图像缩放至上一步获取到的宽和高大小 创建VideoWriter对象 播放VideoCapture加载的视频,获取到的每一帧都写入到...代码编写 新建一个项目opencv-1003,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ? ---- 1.加载我们的图片为Mat图像 ?...---- 2.通过VideoCapture加载视频获取到视频的FPS及宽和高,并计算出两帧相隔的时间 ? ---- 3.把我们的图像缩放至上一步获取到的宽和高大小 ?...---- 接下来我们运行起来就是上面视频的效果了。 -END-
前面我们学习了OpenCV通过VideoCapture类进行视频播放,并且加入了随机的播放时间一些小的知识。今天我们在视频播放的基础上实现播放位置的跳转。...我们这次采用的视频素材就是马上要在我的家乡青岛举行的上合峰会里面介绍青岛的视频素材《倾倒世界》。 先上视频 ?...相关API 这里面实现视频跳转的API我们在上篇里面随机播放已经用到过了,就是 video.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, 0); ---- 实现原理 加载视频 获取总视频的帧率...通过每一帧读取播放视频,判断当前帧大于设置的相关帧数后重新设置播放帧为0(即开头) 释放资源 ---- 代码 新建一个项目opencv-1002,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入...1.加载视频 ? 2.获取总视频的帧率,用于设置两帧间的相隔时间。 ? 3.通过每一帧读取播放视频,判断当前帧大于设置的相关帧数后重新设置播放帧为0(即开头) ? ? 4.释放资源 ?
图像色彩空间转换 常用函数: cvtColor:色彩空间转换函数(灰度、彩色、HSV) imwrite:图像保存函数(保存路径,图像对象) 示例: #include <opencv2/opencv.hpp...创建空白图像并赋值 常用函数: Mat::zeros:空白图像(大小+通道数) Scalar:赋值(BGR) 示例: #include #include <iostream...视频读取与写入示例 #include using namespace cv; int main() { // 打开视频文件 VideoCapture...,使用VideoWriter类创建输出视频文件(甚至可以进行格式转换)。...YAML读取与写入 #include #include using namespace cv; int main() { //
前言 CamShift算法,全称是 Continuously AdaptiveMeanShift,顾名思义,它是对Mean Shift 算法的改进,能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小,可以跟踪视频中尺寸变化的目标...CamShift基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征,对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算,并将上一帧的目标中心和搜索窗口大小(核函数带宽)作为下一帧 Mean shift...第二步:求出视频中有关物体的反向投影图。 第三步:根据反向投影图和输入的方框进行meanshift迭代,由于它是向重心移动,即向反向投影图中概率大的地方移动,所以始终会移动到目标上。...代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--videocamshift,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...完整代码如下: #include #include cv::Mat frame, gray; //源图像和源灰度图像 cv::Mat framecopy
前言 当我们视频分析时可能图像中需要有一个文字说明,OpenCV中本身也有这个API,我们就来看看OpenCV中的图像文字输出。...视频效果 函数API void putText( Mat& img, const string& text, Point org, int fontFace,double fontScale, Scalar...int thickness:字体粗细,我们下面代码使用的是4号 int lineType:线型,我们使用默认值8. ---- 代码演示 这次我们用的还是最开始我们用的背景消除建模的那个DEMO《C++...OpenCV视频操作之背景消除建模(BSM)-1》,在这个基础上我们加入文字输出,看看效果。...完整代码 #include #include int main(int agrc, char** argv) { cv::VideoCapture
视频效果 https://v.qq.com/x/page/v1359hi8z71.html 看过稀疏光流的视频的人,再对比上面的视频可以看出来明显稠密光流跟踪的速度要慢不少,视频的播放都看出卡顿的感觉...主要包括OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW和OPTFLOW_FARNEBACK_GAUSSIAN 代码实现 我们再新建一个项目名为opencv--video4,按照配置属性(VS2017配置...OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...这样整个就完成了,文章开头的视频就是我们运行起来的效果,下面是视频中的截图 ? -END-
新建项目 新建一个项目opencv-0007,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来 ?...下面这个是随机画线的视频: ? -END-
前一篇我们介绍了 《C++ OpenCV摄像头及视频操作类VideoCapture介绍》,我们现在就针对这个类里的API进行DEMO的演示。 先上干货 下面是我们这个DEMO的演示视频: ?...代码演示 新建一个项目opencv-1001,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ? ?...整个DEMO的操作流程为 加载视频 获取视频的总帧数 随机生成本次播放的开始帧数和结束帧数 获取帧率,生成两帧的间隔时间 播放视频,播放过程中加入当前帧数的显示及按键控制暂停或退出 关闭释放视频资源 -...--- 1.加载视频 ?...设置当按下ESC键时直接退出播放视频,当前播放帧数大于结束帧数就直接提示视频播放完毕。 ? 设置按下任意键暂停播放视频,当再按任意键时再继续播放视频。然后当前帧数再加1。
前言 前面我有几章是专门设置怎么读取视频操作的文章《C++ OpenCV播放视频及调用摄像头显示》,最近学完了一些形态学的基础操作及特征提取后,我们开始重新学习视频一操作,今天我们先来研究一下背景消除建模...K个最近邻) 相关API BackgroundSubtractor BackgroundSubtractorMOG2 BackgroundSubtractorKNN 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv...--video1,按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...我们直接加载了一个本地的视频 ,下面这个就是本地加载的原视频,从视频中可以看出我的镜头是没动了,然后手就出来了。...接下来我们看看整个视频的运行效果: 注:如果我们录的镜头在不停的移动的话,这个背景检测效果就基本作用不大了,所以这个还是要求必须是固定的镜头效果,才能检测的比较准确,应该后面的学习中会有比较不错的解决方案
前言 上一篇《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模(BSM)-1》中我们学习了背景消除建模(BSM)中的采用图像分割模式的高斯混合模型,介绍中我们还说过BS算法中除了图像分割还有机器学习的方式,本篇文章我们就接着上节的内容来学习一下机器学习算法的背景消除建模...我们直接看一下运行的视频,看看有没有什么不同之处。 看完上面的视频不知道大家有没有看出有什么不同呢? 其实后面的都差不大多,只有在刚开始播放的前几帧时我们能看出来问题了,我把前几帧截一下图。 ? ?...上面两张图是视频的第4秒和视频的第5秒,从第4秒(第一张图)的图我们可以看出左边红框的KNN是我们的机器学习背景建模,右边红框是原来高斯混合模型的背景消除建模,KNN由于是机器学习,所以前几帧的时候需要自己根据图像在适应训练...,找到符合的背景后,然后就会自动消除背景,所以视频的第5秒(第二张图)KNN的框已经完全变成黑色的了,而利用高斯混合模型进行图像分割时,从第一张图上就已经进行背景的分割了。
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
# coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np def video(): capture=cv.Video...
前言 上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》,本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来,这次我们基于上一章的成果,在上面实现原视频中的物体标识出来,...实现效果视频 https://v.qq.com/x/page/a13585r8ph8.html 实现思路 对源视频用InRange进行颜色分割 对分割出来的图像进行形态学操作(开操作去燥) 然后再进行N...闪的膨胀(N为整数,需要自己把握) 对膨胀后的形态进行查找轮廓 生成轮廓的外接矩形 在源图上把外接矩形绘制出来 代码实现 我们还是用上次的那个项目opencv--video2,按照配置属性(VS2017...配置OpenCV通用属性),然后在原来的基础上增加一个矩形的定义,如下图红框所示: ?...这样整个效果就完成了,生成的结果就是文章开始时的视频显示效果,下面是视频中的截图 ? -END-
这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测(YOLOv4模型)。 1. 实现思路 读取视频流,载入模型,执行推理,找出所有目标及其位置,最后绘制检测结果。 2....实现步骤 读取摄像头视频流或本地视频文件: cv::VideoCapture cap; cap.open(0); //打开摄像头 //cap.open("TH1.mp4"); //读取视频文件 载入模型...▼ 本文内容来自国防科大副教授朱斌撰写的新书《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》。 ?...▊《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》 朱斌 著 注重理论结合实战 兼顾经典与前沿算法 应用案例翔实 学习路线清晰 本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员,采用原理结合实战的方式,介绍...OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。
前言 前面的文章我们做了对图片的一些处理,OpenCV里面还有对动态视频的处理,通过动态视频图像每一帧生成的Mat再对图像可以进行处理。...接下来我们学习一下OpenCV打开摄像头和播放视频的基本操作。 VideoCapture类 opencv中通过VideoCaptrue类对视频进行读取操作以及调用摄像头,下面是该类的API。...通过对VideoCapture类的构造函数和open函数分析,可以发现opencv读入视频的方法一般有如下两种。比如读取当前目录下名为"dog.avi"的视频文件,那么这两种写法分别如下。...(细节请参考opencv文档说明) ---- 6.VideoCapture::retrieve bool VideoCapture::retrieve(Mat& image, int channel=0...); 功能:解码并且返回刚刚抓取的视频帧,假如没有视频帧被捕获(相机没有连接或者视频文件中没有更多的帧)将返回false。
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。...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
前言 上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪(一)》中我们先试过了在每帧图像中先获取特征点,到了了Shi-Tomas特征提取,这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪的方法。...视频效果展示 https://v.qq.com/x/page/d1359yqz0ld.html 实现原理 首先要在初始帧中检测特征点,之后在下一帧中尝试跟踪这些点。...下面这张是我们改造后的源代码 ?...下面是视频中的截图 ? ---- -END-
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
if c == 27: # ESC break else: break capture.release() out.release() C+...+代码: #include #include using namespace
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