代码: #include<opencv.hpp> using namespace cv; int main() { VideoCapture capture("C:/Users/齐明洋/Desktop/1.mp4"); while (1) { Mat frame; capture >> frame; imshow("读取视频", frame); waitKey(1); } } 效果:
$ cat test_video.cpp#include<iostream>#include<opencv/highgui.h>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(void){//打开视频文件VideoCapturecapture("./kakou.mp4");//isOpen判断视频是否打开成功if(!capture.isOpened()){cout<<"Movie open Error"<<endl;return-1;}//获取视频帧频doublerate=capture.get...
* 2、javacv中的摄像头采集依赖opencv的capture采集器,获取的Mat没有及时释放,容易内存溢出 * * 3、javacv封装的太死,调用摄像头不灵活,无法遍历摄像头设备列表 * * 4、javacv打开摄像头太慢,一般要3秒才能打开摄像头设备 * * 所以直接使用opencv采集摄像头设备是一个比较好的方案,并且采集效率上得到了很大的...
error while loading shared libraries: libopencv_highgui.so.3.4: cannot open shared object file 1. 二、视频篇 2.1 打开视频,读取视频帧 保存一个视频在此目录下,具体下载视频方法参照: 我保存的是see.mp4 编写test2.cpp程序 gedit test2.cpp代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;...
以下是一个使用OpenCV在C语言中实现视频抽帧并保存为图片的示例代码: c #include <highgui.h> #include <cv.h> #include <stdio.h> int main() { // 打开视频文件 CvCapture* capture = cvCaptureFromFile("video.mp4"); if (!capture) { printf("Error: Cannot open video fil...
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> usingnamespacestd; usingnamespacecv; intmain() { //打开视频文件:其实就是建立一个VideoCapture结构 String videopath ="F:/dongdong/0tool/3D/2模型/相机阵列/1_12cam亿级相机/数据/giga1014 2/"; ...
importcv2#opencv读取的格式是BGRimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp vc = cv2.VideoCapture('video.mp4')# 检查是否打开正确ifvc.isOpened(): oepn, frame = vc.read()else: open =Falsewhileopen: ret, frame = vc.read()ifframeisNone:breakifret ==True: ...
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { //创建一个VideoCapture对象 cv::VideoCapture cap("path_to_your_video_file.mp4"); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "无法打开视频文件!" << std::endl; return -1; } // ...这里可以添加读取视频帧和处理帧的代码......
我正在做一个使用android上的opencv的项目。我正在用c++编码,但想在安卓智能手机上实现该程序。我不想仅仅因为android在java中就将c++代码转换成java,所以我会使用JNI。在我的研究中,我遇到过真正使用JNI编码风格的代码,但我无法理解如何将我的c++代码转换为JNI代码。我发现在android opencv示例的教程4中,它只使用了...
2. 生态系统丰富:Python拥有较为丰富的第三方库和框架,针对视频转码有多个成熟的库可供选择,如OpenCV、FFmpeg、MoviePy等,可以借助这些库快捷地实现视频转码功能。 3. 跨平台性好:Python可以在多个操作系统上运行,并且具有良好的兼容性和可移植性,适合进行多平台的视频转码。