1. 导入必要的库 在Python中,我们可以使用OpenCV库来处理图像和视频,所以我们首先需要导入OpenCV库。 importcv2 1. 2. 打开网络摄像头 使用OpenCV库中的VideoCapture类来打开网络摄像头,参数为摄像头的URL。 cap=cv2.VideoCapture('http://your_ip_address:port/video') 1. 3. 读取视频帧 使用read()方法来读取...
pip install opencv-python # or pip --default-timeout=100 install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple 1. 2. 3. 4、脚本 import cv2 # subprocess 模块允许我们启动一个新进程,并连接到它们的输入/输出/错误管道,从而获取返回值。 import subprocess # 视频读取对象 cap = cv2.VideoCapture...
opencv-python读取摄像头 1获取普通USB相机 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 ...
# 引入时间import time# 引入opencvimport cv2#引入文件操作osimport os# 引入YOLO模型from ultralytics import YOLO# 引入时间(date格式)from datetime import datetime# 打开图像video1 = cv2.VideoCapture(0)#判断video1是否打开if video1.isOpened():# video1.isOpened() 打开则赋值True给pdopenpdopen,video2 ...
多线程处理摄像头读取 如果我们碰到了一个实时性要求不是那么高的,或者自己设备太差处理不过来图像时,我们可以考虑使用多线程读取摄像头画面!比如我们现在需要两个线程,一个用于实时读取视频流,另外一个每隔一秒钟处理一个最新的摄像头画面! 核心思路:我们使用双端队列来缓存数据,当缓存数据满时,我们从队头剔除数据,...
Opencv Python实时读取本地摄像头: importcv2cap=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:# 从摄像头中读取一帧图像ret,frame=cap.read()# 显示图像cv2.imshow('Local Camera',frame)# 按下q键退出程序ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):break# 释放资源cap.release()cv2.destroyAllWindows() ...
由于项目需要进行数据采集,从摄像头读取后,将读取的每帧数据进行保存视频。在使用过程中,发现采集的生成的视频达不到指定的fps,存在丢帧现象。经过排查,在写视频write(frame)存在IO耗时偏高,每帧处理耗时长了,导致掉帧。特别在1080p,30fps的写入视频对CPU占用都较高。
针对您提到的问题，以下是一些建议来优化Python程序以处理摄像头实时视频流并减少显示卡顿：### 问题1：...
```python import cv2 摄像头索引,一般为0,如果电脑上有多个摄像头,可以更改 cap = (0) while True: 逐帧读取 ret, frame = () 如果读取成功,ret将为True,否则为False if not ret: break 显示帧,可以根据需求修改这部分代码 ('Hikvision Camera Feed', frame) 按'q'键退出循环 if (1) & 0xFF =...
cap=cv2.VideoCapture(0)# 0号摄像头,也可以1、2,lsusb查看# 使用函数 cap.get(propId) 来获得视频的一些参数信息fps=cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS)# 获得码率size=(int(cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),# 获得尺寸int(cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))# 使用cap.set(...