success, image = vid_cap.read()函数输出的是两个参数,第一个参数success 为True 或者False,代表有没有读取到图片第二个参数 image 表示截取到一帧的图片。 以上代码在截取某些时长特殊视频会出现无限截图的结果 也就是success, image = vid_cap.read()函数输出success一直是True 所以对代码进行了修改来避免这...
cv2.CAP_PROP_POS_MSEC: 视频文件的当前位置(ms) cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES: 从0开始索引帧,帧位置。 cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO:视频文件的相对位置(0表示开始,1表示结束) cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH: 视频流的帧宽度。 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT: 视频流的帧高度。 cv2.CAP_PROP_FPS: 帧率 cv2.CAP...
代码import cv2 if __name__ == '__main__': # 读取视频 capture = cv2.VideoCapture('./videos/person.mp4') # 常用属性 # 视频文件的当前(播放)位置, 以毫秒为单位。 (1秒
当第一个元素为True时,表示视频流包含要读取的帧。 ret, frame = vid_capture.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame',frame) # 20ms,试着增加这个值,比如50,然后观察结果 key = cv2.waitKey(20) if key == ord('q'): break else: break # 释放vid_capture对象 # 一旦视频流被完全处理或...
1 读取视频:import cv2video_path = "my_video.mp4"capture = cv2.VideoCapture(video_path)2 视频帧数(opencv3以上版本)frame_count = capture.get(cv2.CAP_PEOP_FRAME_COUNT)3 视频高度和宽度(opencv3以上版本)frame_height = capture.get(cv2.CAP_PEOP_FRAME_HEIGHT)frame_width = capture.get(cv2.CAP_...
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...
首先,我们从视频流中读取一帧(第 43 行),随后调整它的大小(第 44 行)。由于我们随后会需要宽度和高度,所以我们在第 47 行上进行抓取。随后将 frame 转换为一个有 dnn 模块的 blob(第 48 行)。 现在,我们设置 blob 为神经网络的输入(第 52 行),通过 net 传递输入(第 53 行),这给我们提供了 detection...
我在Win10、Ubuntu16 系统上,可以直接使用使用rtsp协议读取网络摄像头视频流。如果你碰到问题,那么你可能需要安装XviD 与 FFmpeg ,如下: Ubuntu16.04下安装FFmpeg(超简单版) sudo add-apt-repository ppa:djcj/hybrid # 添加源 sudo apt-get update # 更新源 sudo apt-get install ffmpeg # 安装源 XviD-1.3.5...
cap.read()按帧读取视频,ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值,如果读取帧是正确的则返回True,如果文件读取到结尾,它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像,是个三维矩阵,我们都知道视频是由一帧一帧的图像连续组成的,OpenCV在对图像处理时就是对每一帧的图像进行快速处理。
前几天遇到了一个问题,利用opencv程序调取rtsp视频流,因为处理程序要消耗的CPU时间过于长,VideoCapture的read是按帧读取,所以经常导致内存溢出,延时还高得出奇。所以想到是不是可以利用多进程把读取视频和处理视频分开,这样就可以消除因处理图片所导致的延迟。逻辑论