• opencv加载视频源


    二、加载视频源

    在这个 Python OpenCV 教程中,我们将介绍一些使用视频和摄像头的基本操作。 除了起始行,处理来自视频的帧与处理图像是一样的。 我们来举例说明一下:

    import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()
    首先,我们导入numpy和cv2,没有什么特别的。 接下来,我们可以cap = cv2.VideoCapture(0)。 这将从你计算机上的第一个网络摄像头返回视频。 如果你正在观看视频教程,你将看到我正在使用1,因为我的第一个摄像头正在录制我,第二个摄像头用于实际的教程源。

    while(True): ret, frame = cap.read()
    这段代码启动了一个无限循环(稍后将被break语句打破),其中ret和frame被定义为cap.read()。 基本上,ret是一个代表是否有返回的布尔值,frame是每个返回的帧。 如果没有帧,你不会得到错误,你会得到None。

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    在这里,我们定义一个新的变量gray,作为转换为灰度的帧。 注意这个BGR2GRAY。 需要注意的是,OpenCV 将颜色读取为 BGR(蓝绿色红色),但大多数计算机应用程序读取为 RGB(红绿蓝)。 记住这一点。

    cv2.imshow('frame',gray)
    请注意,尽管是视频流,我们仍然使用imshow。 在这里,我们展示了转换为灰色的源。 如果你想同时显示,你可以对原始帧和灰度执行imshow,将出现两个窗口。

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break
    这个语句每帧只运行一次。 基本上,如果我们得到一个按键,那个键是q,我们将退出while循环,然后运行:

    cap.release()cv2.destroyAllWindows()
    这将释放网络摄像头,然后关闭所有的imshow()窗口。

    在某些情况下,你可能实际上需要录制,并将录制内容保存到新文件中。 以下是在 Windows 上执行此操作的示例:

    import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(1)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) out.write(frame) cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release()out.release()cv2.destroyAllWindows()
    这里主要要注意的是正在使用的编解码器,以及在while循环之前定义的输出信息。 然后,在while循环中,我们使用out.write()来输出帧。 最后,在while循环之外,在我们释放摄像头之后,我们也释放out。

    太好了,现在我们知道如何操作图像和视频。 如果你没有网络摄像头,你可以使用图像甚至视频来跟随教程的其余部分。 如果你希望使用视频而不是网络摄像头作为源,则可以为视频指定文件路径,而不是摄像头号码。

    现在我们可以使用来源了,让我们来展示如何绘制东西。 此前你已经看到,你可以使用 Matplotlib 在图片顶部绘制,但是 Matplotlib 并不真正用于此目的,特别是不能用于视频源。 幸运的是,OpenCV 提供了一些很棒的工具,来帮助我们实时绘制和标记我们的源,
    原文链接:https://blog.csdn.net/m0_60721065/article/details/120216946

     
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    [转载]Jenkins中执行batch和Python
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huaobin/p/16341215.html
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