从opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp[2]中,我们发现fps由CvCapture_FFMPEG::get计算而来,其计算逻辑如下: 2、为什么OpenCV得到的帧率是错的 利用test_time_base.cpp,我们可以得到: 所以OpenCV采用了: 来计算该视频的fps。而此处的time_base = 1/2000,因此,最终得到的fps是2000。 也就是说,AVSt...
e1= cv.getTickCount# your code executione2= cv.getTickCounttime= (e2 - e1)/ cv.getTickFrequency time是以秒位单位。 计算秒/毫秒/FPS 在算法执行阶段,有三个经常使用的速度性能计量指标分别是秒、毫秒、FPS(每秒多少帧),根据上面的cv.getTickCount与cv.getTickFrequency两个函数,这三个指标的计算代码如下: ...
从opencv/modules/videoio/src/cap_ffmpeg_impl.hpp[2]中,我们发现fps由CvCapture_FFMPEG::get计算而来,其计算逻辑如下: double fps = r2d(ic->streams[video_stream]->avg_frame_rate); if (fps < eps_zero) { fps = 1.0 / r2d(ic->streams[video_stream]->codec->time_base); } 1. 2. 3. 4...
fps = cv.getTickFrequency() / (e2 - e1) 网络模型推理执行时间计算 OpenCV中还提供了网络模型推理执行时间得计算函数,完成一次深度学习模型推理的时间,可以从模型的getPerfProfile函数中获取,转换为毫秒数,相关的计算代码如下: # Put efficiency information.t, _ = net...
下面的代码演示了实时视频人脸检测模型推理时间毫秒数与计算执行时间FPS # 人脸检测 whileTrue: e1 = cv.getTickCount ret, frame = capture.read ifretisnotTrue: break h, w, c = frame.shape blobImage = cv.dnn.blobFromImage(frame,1.0, (300,300), (104.0,177.0,123.0),False,False); ...
来计算该视频的fps。而此处的time\_base = 1/2000,因此,最终得到的fps是2000。 也就是说,AVStream->codec->time\_base的值导致了OpenCV得到一个看起来是错误的fps。那么,AVStream->codec->time\_base为什么是这个值呢?FFmpeg是怎么计算这个字段的呢?
使用OpenCV读取视频的FPS(帧每秒)可以通过以下步骤实现: 导入OpenCV库: 首先,需要导入OpenCV库,通常使用cv2作为别名。 python import cv2 使用OpenCV的VideoCapture类读取视频文件: 创建一个VideoCapture对象,并传入视频文件的路径。这将打开视频文件,并允许你读取其中的帧。 python video_path = 'your_video.mp4' # ...
来计算该视频的fps。而此处的time_base = 1/2000,因此,最终得到的fps是2000。 也就是说,AVStream->codec->time_base的值导致了OpenCV得到一个看起来是错误的fps。那么,AVStream->codec->time_base为什么是这个值呢?FFmpeg是怎么计算这个字段的呢?
opencv 网络相机 修改fps python 可执行 Python opencv 无失帧图像放大 opencv fps 一次遇到两个不熟悉的,因此在一起记一下。OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCv是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux,Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和...
3.fps = vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获得原视频码率 4.out = cv2.VideoWriter(video_save_path,...