= cv2.VideoCapture(url) ret, frame = cap.read() while ret: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 显示视频帧...，处理程序要消耗的CPU时间过于长，VideoCapture的read是按帧读取所导致的，解决问题点在于把读取视频和处理视频分开，这样就可以消除因处理图片所导致的延迟。...Quaue这一类都是严格的数据结构队列类型 Manager比较特殊，它提供了可以在进程间传递的列表、字典等python原生类型 还要考虑怎样才能达到处理进程可以在读取进程中得到最新的一帧: 其实VideoCapture...再就是传参栈自动清理的问题，压栈频率肯定是要比出栈频率高的，时间一长就会在栈中积累大量无法出栈的视频帧，会导致程序崩溃，这就需要有一个自动清理机制: 设置一个传参栈容量，每当达到这个容量就直接把栈清空...(img_new) # 显示处理后的视频帧 cv2.imshow("img", yolo_img) # 将处理的视频帧存放在文件夹里 save_img(yolo_img) key = cv2.waitKey
此函数的参数表示程序应使用内置摄像头还是附加摄像头，“0”表示内置摄像头 最后的释放方法用于在几毫秒内释放系统相机 但是当我们尝试执行上面的代码时，会注意到相机灯亮起一秒钟然后关闭这是因为没有时间延迟来保持相机功能...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...check 变量——这是一个布尔数据类型，如果 Python 能够访问和读取 VideoCapture 对象，那么它返回 True 下面是代码的输出情况 我们得到的输出为 True，并打印了帧数组的一部分...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，...while 循环遍历视频的各个帧，我们将彩色帧转换为灰度图像，然后将此灰度图像转换为高斯模糊模型 我们使用 if 语句来存储视频的第一个图像 接下来我们继续深入 我们使用 absdiff 函数来计算第一个出现的帧与所有其他帧之间的差异
/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...其中.waitKey()方法是延迟并获取键盘输入，传入参数是延迟时间数，单位是1/60s且必须是整数，因为原视频是60帧，所以间隔为1时是常速播放 import cv2 capture = cv2.VideoCapture...，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 cv2 capture = cv2.VideoCapture( ".....，非60帧图片一帧写入两次
使用OpenCV读取图像 OpenCV读取和展示图像主要有两类方法，第一种是使用cv库，第二种是使用cv2库。...组合使用时可借用Matplotlib的强大图像展示能力进行图像的对比和参照以及不同图像模式的输出。 03 读取视频数据 Python读取视频最常用的库也是Opencv。...本文以名为Megamind.avi的视频为例进行说明，如下是一段读取视频内容的代码示例： import cv2 # 导入库 cap = cv2.VideoCapture("tree.avi") #...首先读取视频的第一帧，如果状态为True，则展示图像并读取下一帧，期间通过cv2.waitKey参数做图像延迟控制，同时延迟期间等待系统输入指定，如果有输入ESC则退出循环读取帧内容。...当图像连续播放的速度超过一定阀值间时，由于人类的视觉具有视觉暂留（延迟效应），多个暂留的叠加便形成了我们看到的动态图像。一般情况下，如果一秒钟播放超过16帧时，我们会认为这是一幅动态图像。
Python20行代码实现视频字符化 我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。...二、OpenCV中的一些基础操作 我们将视频字符化的思路就是先将视频转换为一帧一帧的图像，然后对图像进行字符化处理，最后展示出来就是字符视频的效果了。...我们可以通过VideoCapture读取视频，然后调用其中的方法读取每一帧。...import cv2 # 读取视频 video = cv2.VideoCapture('jljt.mp4') # 读取帧，该方法返回两个参数，第一个为是否还有下一帧，第二个为帧的ndarray对象 ret...str_img += '\n' os.system('cls') # 清除上一帧输出的内容 print(str_img) # 输出字符画 ret,
延伸二：图像求差值报错： 延伸三：视频保存 延伸四：图像画框+写中文+python3读写中文 延伸六: 最简单检验矩形框,cv2代码 延伸五：更精致的画框（带中文） ---- 一、图片 + 读入、显示、...这种只是形式上的变化，只要用cv2的输出，还是一个色系，譬如下图，左边就是感觉颜色不对，但是通过cv2.imwrite导出还是正常的。 ?...之后，你就可以一帧一帧的捕获视频了。但是最后，别忘了停止捕获视频。...如果帧读取的是正确的，就是 True。所以最后你可以通过检查他的返回值来查看视频文件是否已经到 了结尾。 有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。这种情况下上面的代码会报错。...我们应该确定一个输出文件的名字。接下来指定 FourCC 编码（下面会介绍）。播放频率和帧的大小也都需要确定。最后一个是 isColor 标签。如果是 True，每一帧就是彩色图，否则就是灰度图。
三、读取视频流 输入的视频源可以是任何内容，从网络摄像头读取，或解析现有视频，或从连接到网络的外部摄像头。在此示例中，我们将展示如何从 youtube 或网络摄像头读取视频流。 ?...六、读取IP摄像头 如果你们正在构建将部署在服务器上的应用程序，摄像机拥有一个自己的 IP 地址，你可以从中访问视频流。...，在将帧写入输出流之前，我们需要在帧上绘制识别的对象及其框。...当输入可用时，阅读下一帧。 对框架进行评分以获取标签和坐标。 在检测到的对象上绘制框。 将处理后的帧写入输出视频流。...你们应该将所有这些组件打包到一个类中，该类可以与你们希望将输出流写入其中的 URL 和输出文件一起调用。最终效果如下： ?
视频采集 视频是由图片组成的，视频的每一帧就是一副图片，一般30帧，表示一秒显示30张图片。...这时需要检测是否正确打开摄像头： if vc.isOpened(): # 读取视频的一帧 open, frame = vc.read() else: open = False 读取视频 # 打开视频...('./1.mp4') # 循环读取摄像头的每一帧 while True: # 读取一帧数据，返回标记，True表示读到了数据反之亦然，和这一帧的数据 ret, frame = cap.read...VideoWriter：参数一为输出文件、参数二为多媒体文件的格式（VideoWriter_fourcc对象），参数三位帧率，参数四为分辨率。...OpenCV可以将打开的视频或摄像头中的每一个画面保存到新的视频流中。
Python生成字符视频 一、前言 在之前也写过生成字符视频的文章，但是使用的是命令行窗口输出，效果不是很好，而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。...2.6、读取视频 读取视频的操作一般是通用的，代码如下： import cv2 # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 获取视频的帧率 fps = cap.get...(cv2.CAP_PROP_FPS) # 循环读取图片的每一帧 while True: # 读取下一帧 ret, frame = cap.read() if not ret:...因此当你生成长时间的视频时，会花费比较多的时间，生成的视频也比较大。...将视频转换成字符视频的代码如下： def generate(input_video, output_video): # 1、读取视频 cap = cv2.VideoCapture(input_video
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波，做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2，pillow库。...运行下面这个命令，即可成功安装cv2这个库。 pip3 install opencv-python 不过还是会出现下载速度过慢，导致超时。 如果实在不行就可以去官网，下个.whl格式来安装。...cv2.VideoCapture('bear.mp4') c = 0 # 判断载入的视频是否可以打开 ret = vc.isOpened() # 循环读取视频帧 while ret: c =.../ 03 / 字符转视频 接下来使用cv2库，将字符图片转化为视频。 具体代码如下。...import cv2 import os # 设置视频编码器,这里使用使用MJPG编码器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') # 输出视频参数设置,包含视频文件名
主要用到的库有cv2，pillow库。 原视频如下，直接抖音下载的，妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。...pip3 install opencv-python 不过还是会出现下载速度过慢，导致超时。 如果实在不行就可以去官网，下个.whl格式来安装。 视频转图片代码如下。...cv2.VideoCapture('bear.mp4') c = 0 # 判断载入的视频是否可以打开 ret = vc.isOpened() # 循环读取视频帧 while ret: c =.../ 03 / 字符转视频 接下来使用cv2库，将字符图片转化为视频。 具体代码如下。...import cv2 import os # 设置视频编码器,这里使用使用MJPG编码器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') # 输出视频参数设置,包含视频文件名
项目结构将如下图所示： 让我们在单独的 python 文件中编写一小段代码，将*“BackgroundImages”*文件夹中的所有图像大小调整 为 640 X 480。...BackgroundRemover/BackgroundImages/'+f, img) print(*["Image", f, "is resized to 640 X 480"]) 上面的代码将读取指定文件夹中的图像...640 X 480 然后调用SelfiSegmentation() ，并将其分配给一个变量segmentor，并且为了在显示帧每秒（fps）的输出帧，我们使用*cvzone.FPS()*函数。...如果阈值设置为 1，则阈值会削减所有内容，这里我们将其设置为 0.8，为了获得更好的边缘，请使用不同的阈值。...然后我们使用cvzone.stackImages堆叠图像*，* 这里我们将获得背景替换图像或帧的输出。然后使用一个简单的 if 语句，分配键来更改背景。
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。...不用手动循环所有帧。 不用浪费的CPU来循环解码。 但是有一个问题，因为OpenCV版本不同和安装的视频编解码器的多样性，导致方法1有很多bug。...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)。...首先我们初始化从视频的帧数变量total=0，循环帧，直到我们到达视频的末尾，并在此过程中增加计数器total。 然后将total返回给调用函数。 值得一提的是，该方法是完全准确无误的。...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。
这个福字是将福字图片转成文字符号显示而组成，使用 opencv-python 库，详细方法及代码： # coding: utf8 import cv2 as cv import os import time...读取视频每一帧 hasFrame, frame = cap.read() if not hasFrame: break # 视频长宽 width = frame.shape...2、读取视频使用了 opencv-python，并直接用它提供的方法转了灰度图。 3、resize 这一步比较重要，因为有的视频分辨率很高，直接一个像素转一个字符的话量太大，所以先缩小图片。...一幅图像全部转成字符序列后，就可以直接在控制台输出了。对于一个视频来说，只需要将每一帧都转换后输出，并按照一定的时间间隔清屏、输出下一帧，即可达到我们的需要的效果。 转换后的效果： ?...【第2步】 上面的效果分别用到了以下功能： 1、灰度福 这里没有选择直接将图片转出灰度图，因为这样会导致福字不明显。而是通过将红、绿、蓝三通道分离后，选择色差最大的红色通道。
在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。...最后，我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤 1： 导入人脸检测算法，称为级联分类器。...import cv2 # 检测人脸 cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") 步骤 2： 从视频中捕获帧...() 步骤 3： 将捕获的帧更改为灰度。...，因为视频是帧的组合 while True: # 从视频中捕获最新的帧 check, frame = video_capture.read() # 将帧转换为灰度（黑白阴影） gray_image
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） #...() # 读取一帧，返回是否成功和该帧图像数组 while success and cv2.waitKey(1) == -1: #如果成功读取，且没按下ESC键 frame_resized =...cv2.waitKey(int(1000/int(fps))) #延迟 success, frame = videoCapture.read()#读取下一帧 cv2.waitKey...cv2.VideoWriter_fourcc('X', 'V','I','D'), int(fps), newSize) success, frame = videoCapture.read() # 读取一帧
最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片，使用python很方便实现，而且有多种方式；#### 视频转换为帧的三种方式**第一种：使用open-cv** OpenCV是一个基于BSD许可（开源）...安装 pip 后，会向系统添加一个 pip 命令，该命令可以从命令提示符运行。...开始编码：**具体思路是：使用cv2中的VideoCapture函数加载视频，然后按帧读取，使用read方法；``` vidcap = cv2.VideoCapture(video_path)...success, image = vidcap.read()```read方法返回两个参数，一个是读取结果是否成功，一个是图片帧；读取结果为True，则保存图片帧为图片，需要使用cv2.imwrite方法...```**使用FFmpeg抽帧**FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序;使用ffmpeg命令可以很快的抽取视频帧；python在使用ffmpeg命令时，只需要调用内置库
前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。...11.mp4') 先读取到第一帧 ret,frame = cap.read() 使用selectROI（前景），画框将目标框起，并赋值给bbox bbox = cv2.selectROI('A',frame...，并赋值给tracker cap = cv2.VideoCapture('11.mp4')#读取视频流 ret,frame = cap.read()#先读取第一帧 bbox = cv2.selectROI...() 结果演示 区域性全部实时动态目标跟踪（适用夜视跟踪，范围性观察等） 思路构建 1.先将实时摄像流或录制视频流，灰度转化并高斯模糊 2.用二值化算法将流中的物体轮廓扩充 3.分别先读到第一帧和第二帧...，让其对比 4.寻找对比后，流的轮廓位置，并开启简易模式 5.过滤物体的矩阵轮廓将其定位绘出 详细代码讲解 导入cv模块 import cv2 将视频流转换并让其高斯模糊 gray = cv2.
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