fps = frame_count / total_time:计算FPS。 cv2.imshow('video', frame):可选地显示视频帧。 cv2.waitKey(1):等待1毫秒,检查是否有按键事件。 cap.release() 和 cv2.destroyAllWindows():释放视频捕获对象和销毁所有OpenCV窗口。 通过这种方式,你可以准确地计算视频的FPS。
计算FPS的方法是用帧数除以经过的时间。每秒钟更新并在视频中显示这些数据。 elapsed_time=time.time()-start_time# 计算经过的时间ifelapsed_time>=1:# 每秒更新一次fps=frame_count/elapsed_time# 计算FPSprint(f'FPS:{fps}')# 打印FPSstart_time=time.time()# 重置开始时间frame_count=0# 重置帧计数器cv2...
相较于RGB,我们可以计算一帧为1280×720的视频帧,用YUV420P的格式来表示,其数据量的大小如下: 4 2 -> 1 + 0.5 = 1.5 1280 * 720 * 1 + 1280 * 720 * 0.5 = 1.318MB 如果fps(1秒的视频帧数目)是25,按照一般电影的长度90分钟来计算,那么这部电影用YUV420P的数据格式来表示的话,其数据量的大小就是...
AI代码助手复制代码 2、计算视频中的FPS,即每秒传输帧数(Frames per second) importcv2if__name__ =='__main__': video = cv2.VideoCapture("video.mp4");# Find OpenCV version(major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.')ifint(major_ver) <3: fps = video.get(cv2...
1,根据fps与时间计算帧数 2,截取帧数段之间的视频 缺点: 没有声音 0 #coding:utf-8 import cv2 video_path = r'/home/lyy/SLAM.mp4' videoCapture = cv2.VideoCapture(video_path) #获取读入视频的参数 fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) hei...
break # show a frame cv2.imshow("capture", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break cap.release()out.release()cv2.destroyAllWindows()以上这篇python 读取视频,处理后,实时计算帧数fps的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
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。...
计算实时 FPS 的步骤: 第一步是使用 cv2创建视频捕获对象。视频捕获().我们可以从网络摄像头或视频文件中读取视频,具体取决于我们的选择 . 现在我们将逐帧处理捕获的素材,直到capture.read() 为 true(这里捕获表示一个对象,此函数还与帧一起返回布尔值并提供帧是否已成功读取的信息)。
print(f"当前帧率：{fps} fps")frame_count=0 start_time=time.time()bytes_stream=io.BytesIO(...
计算帧率:通过将视频的总帧数除以视频的时长,我们可以得到视频的帧率。 示例代码 下面是一个使用Python计算视频帧率的示例代码: importcv2defcalculate_fps(video_path):video=cv2.VideoCapture(video_path)total_frames=int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))fps=int(video.get(cv2.CAP_PROP_FPS))duration=tot...