import cv2 # 尝试打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('path_to_your_video.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not cap.isOpened(): print("Error: Could not open video.") exit() # 获取视频的帧率 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(f"FPS: {fps}") # 检查帧率是否大于0 if fps <...
get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 打印帧率 print("视频帧率:", fps) # 释放资源 cap.release() 在上述代码中,我们首先使用cv2.VideoCapture函数打开一个视频文件,然后使用cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)获取视频的帧率,并将其赋值给fps变量。最后,我们打印出视频的帧率。 Opencv-Python提供了丰富的图像和视频处理功能,可...
导入cv2模块:首先需要导入OpenCV的模块。 创建VideoCapture对象:使用视频文件路径创建一个VideoCapture对象。 获取FPS:使用cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)获取视频的帧率。 import cv2 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('your_video.mp4') 获取视频帧率 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(f"Video FPS: {fps...
执行pip install python-opencv修复了问题，并正确检测到FPS。编辑：用Python 3. 8测试过，确实是pip i...
cap = cv2.VideoCapture(video_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(f"帧率为: {fps} FPS") cap.release() 确保在运行代码前安装了OpenCV库,可以通过pip install opencv-python进行安装。 计算图像序列的FPS时需要考虑哪些因素? 在处理图像序列以计算FPS时,您需要考虑图像的加载时间和处理时间。这些...
fps=0 # Get the frame rate (FPS) of the video fpso = vs.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(fpso) #vs.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 0) # Create a named window cv2.namedWindow("frame", cv2.WINDOW_NORMAL) while True: # Grab a frame at a time ...
cv2.VideoCapture(0):打开默认摄像头。 cap.read():从摄像头捕获一帧图像。 cv2.putText():在视频流上绘制FPS信息。 cv2.waitKey(1):用于减少CPU占用,设置1毫秒后等待键入,该方法帮助视频流流畅播放。 通过上面的代码,我们可以直观地看到实时FPS的变化,帮助我们评估摄像头性能。
fps=video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)width=int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))height=int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) 1. 2. 3. 5. 修改视频帧率和分辨率 接下来,我们可以根据需要修改视频的帧率和分辨率。假设我们希望将视频的帧率修改为25,分辨率修改为640x480。
CAP_PROP_FPS)#cv2.cv.CAP_PROP_FPS为版本3之前的用法 else: FPS = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#cv2.CAP_PROP_FPS为版本3(包括版本3)之后的用法 video.release() return FPS if __name__ == '__main__': print("fps:",fps("../test/00.mp4")) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ...
import cv2 video = cv2.VideoCapture('video.mp4') fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print("视频的帧率为:", fps) video.release() 在上述代码中,我们首先导入了cv2库,然后使用cv2.VideoCapture函数加载视频文件。接下来,我们使用get方法并传入cv2.CAP_PROP_FPS参数来获取视频的帧率。...