#环境:opencv 3.4.0 python 3.5.2#读取视频import cv2cap = cv2.VideoCapture('video.avi')#读取摄像头,0为摄像头索引,当有多个摄像头时,从0开始编号cap = cv2.VideoCapture(0)#从视频或摄像头中读取一帧(即一张图像),返回是否成功标识ret(True代表成功,False代表失败),img为读取的视频帧ret,frame = cap.read()----#完整的读取视频流并播放视频流代码 # -*- coding
算法:视频存储是读取视频写入存储文件的过程。其中,VideoWriter_fourcc类用于定义视频文件的写入格式,其参数有多种格式可选。
下面是完整的代码,里面额外添加了一些边缘检测,求帧差,镜像,添加文字等功能。(上传的动图像素差是腾讯的锅,压缩得太厉害)
step0:概述 动机:手头有数个20秒左右的短视频(守望先锋最佳镜头),期望能组合成一个长视频 英雄不朽,图片来源http://upload-images.jianshu.io/upload_ima
📷 import cv2 cap=cv2.VideoCapture('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.mp4') target='C:/Users/xpp/Desktop/result.mp4' i=0 fps=int(round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)))#帧率 width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))#分辨率-宽度 height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
用 OpenCV 开发难免会针对 Camera 或者是 Video 做处理,有的时候需要将画面保留下来,这个时候最佳方案是保存成一个 .avi 的文件。
视频处理的本质就是对图像的连续处理。那么视频的合并和剪切其实就是对图片的组合,多个视频的合并和剪切就是读取视频中的图片进行重新排列组合。这次分享的内容,是把多个视频合并成一个视频。
玩抖音的朋友都应该知道,最近「卡点视频」简直不要太火。抖音上很多大神也出了剪辑各种卡点视频的教程。
在计算机视觉领域,OpenCV是一款广泛使用的开源库,用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时,了解如何创建和显示窗口,以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作,帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。
早期电视台在传输节目信息时,由于带宽有限,于是想在带宽不变的情况下,增加图像的分辨率,让画面看起来更清晰,于是就采用隔行扫描的方式,如下图所示[1],第一帧扫描奇数行的数据,第二帧扫描偶数行的数据,交替进行。由于视觉暂留,在人眼看来就是完整的视频图像。
官方下载: https://obsproject.com/zh-cn/download
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。图片/视频等可到文末引用处下载。
用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
友情链接:https://blog.csdn.net/u012348774/article/details/78255130
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。
First Order Motion,也就是一阶运动模型,来自 NeurIPS 2019 论文。
发布于2022年4月10日 最近,在处理多媒体应用程序或视频处理库时,您可能会遇到一个警告信息,提示“流0的数据包中未设置时间戳,这已不推荐使用,并将在未来停止工作”。在本篇博客文章中,我们将讨论这个警告的含义,为什么它被弃用,并介绍解决方法。
在计算机视觉和图像处理应用中,使用适当的编码格式对图像进行压缩和存储是至关重要的。H.264是一种广泛使用的视频压缩编码标准,可以将图像序列编码为高质量、低比特率的视频文件。在本篇文章中,我们将学习如何使用Python和OpenCV库将静态图像编码为H.264视频文件。
randomByteArray=bytearray(os.urandom(120))
为了方便技术展示,我们选取素材为演员杨紫的一段演讲视频,用例仅为技术交流演示使用,不针对任何指定人。
让一张照片动起来,人脸跟着音乐一起挤眉弄眼,需要一个叫做一阶运动模型 (First Order Motion Model)来搞定。
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,使用python能不能做屏幕录制工具,也锻炼下自己的动手能力。接下准备写使用python如何做屏幕录制工具的系列文章:
项目地址:https://github.com/anandpawara/Real_Time_Image_Animation
图转视频 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2,glob fps = 20 #保存视频的FPS,可以适当调整 #可以用(*'DVIX')或(*'X264'),如果都不行先装ffmepg: pip install ffmepg fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') #saveVideo.avi是要生成的视频名称,(384,288)是图片尺寸 videoWriter = cv2.VideoWriter('saveVideo.a
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
opencv中读入、显示、写出图片:cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
1. 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()#判断是否打开 fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#频率,一秒多少张图片 width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))#宽 height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT
前面我们对图像和视频的读取进行了实操,今天我们继续来学习它们的处理-------放慢视频VS图像添加文字,学会今天的项目,你将会进入新的境界。
Matplotlib是一个用于Python的绘图库,它提供了多种绘图方法。在这里,将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片,保存图片等。
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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。大致思路和之前一样:Python20行代码实现视频字符化。
最近项目有个需求,需要将一段视频输入进去之后进行标注,然后以视频形式导出,这里特此记录。
在平常调试代码时,需要对视频添加一些文字说明,下面使用 Python 的 OpenCV 和 PIL 对一个视频进行添加文字。
要捕获视频,你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下,一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机,以此类推。在此之后,你可以逐帧捕获。但是在最后,不要忘记释放俘虏。
之前经常在网上看到那种由一个个字符构成的视频,非常炫酷。一直不懂是怎么做的,这两天研究了一下,发现并不难。
通常情况下,我们必须用摄像机来捕获实时流。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。
OpenCV(或称为“ 开源计算机视觉”)是英特尔于1999年开发的一个库,主要针对计算机视觉和实时视频操作,它使用C ++编写,但受不同语言(包括Python)的支持。
选自SoftwareMill 机器之心编译 作者:Krzysztof Grajek 参与:黄小天 在机器学习中,精确地计数给定图像或视频帧中的目标实例是很困难的一个问题。很多解决方案被发明出来用以计数行人、汽车和其他目标,但是无一堪称完美。当然,我们正在讨论的是图像处理,所以神经网络不失为解决这一问题的好办法。 下面,本文将对神经网络目标计数领域的不同方法、一般问题、挑战及最新解决方案的作一个总体描述。文末,现有的 Faster R-CNN 网络模型作为概念证明将被用于计数给定视频中街道上的目标。 挑战
前几天写了个实现特效的博客,感觉有点差强人意,只是简简单单的换背景应用场景不是非常多,今天就来实现一个更加复杂的特效“影分身”。下面有请我们本场的主演,坤制作人为我们表演他拿手的鸡你太美。
之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来,用来计算人、汽车和其他物体的数量,但是没有一个是完美的办法。当然,我们这里讨论的是图像处理,所
今天继续来聊聊视频,现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在,再加上智能手机拍摄视频的便捷,我们可谓是生活在视频的时代。
之前发过一篇关于对图片上人脸检测的博客。 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254
如今,“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用,在此基础上,派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
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