在上面的代码中,我们使用gpu_frame.download()方法将GPU上的GpuMat对象下载到CPU上,并将其作为参数传递给cv2.imshow()方法来显示视频。 6. 释放资源 最后,我们需要释放所有的资源,包括视频文件和窗口。 video.release()cv2.destroyAllWindows() 1. 2. 在上面的代码中,video.release()方法用于释放视频文件,cv2.de...
要实现 GPU 加速,需要确保安装了支持 CUDA 的 OpenCV 版本。 代码示例 importcv2importnumpyasnpdefmain():# 打开视频文件或摄像头cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')# 初始化前一帧为Noneprev_frame=Nonewhilecap.isOpened():ret,frame=cap.read()ifnotret:break# 将帧转换为灰度图gray_frame=cv2.cvtColor(fr...
cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),#编码器fps, size) WRITER.write(frame)defextract_frames(video_path, callback): video=cv2.VideoCapture(video_path) num_frames=int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))for_intqdm(range(num_frames)): _, frame=video.read()ifframeisnotNone: callback(frame)els...
根据VideoCaptureModes文档,有四种可能的模式: cv2.CAP_MODE_BGR - BGR24 (default) cv2.CAP_MODE_RGB - RGB24 cv2.CAP_MODE_GRAY - Y8 cv2.CAP_MODE_YUYV - YUYV Also note: 目前,这些仅通过libv4l后端支持。 因此,要使用cv2.VideoCapture()将视频帧直接读取为灰度,必须使用cv2.CAP_MODE_GRAY将模式设置为...
Opencv中使用使用cv2.VideoCapture 类和 cv2.VideoWriter 类来支持各种类型的视频文件,在各种操作系统中均支持 AVI格式的视频文件。 VideoCapture 类 cv2.VideoCapture 既能处理视频文件又能处理摄像头信息。cv2.VideoCapture 类的常用函数包括初始化、打开、 帧捕获、 释放、属性设置等。 1. 初始化 OpenCV 为 cv2.Video...
cap = cv2.VideoCapture(video_path) # 获取帧率 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(f"视频帧率:{fps}") # 视频帧率:23.98 frame_count = 1 # 循环直到视频结束 while cap.isOpened(): # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: ...
importosfrompathlibimportPathimportcv2# 视频路径video_path ="inputs/video/onepiece_demo.mp4"# 输出图片的目录路径output_folder ="inputs/onepiece"os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)# 读取视频(路径不能包含中文)cap = cv2.VideoCapture(video_path)# 获取帧率fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)pr...
(out_path,cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),# 编码器fps,size)WRITER.write(frame)defextract_frames(video_path,callback):video=cv2.VideoCapture(video_path)num_frames=int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))for_intqdm(range(num_frames)):_,frame=video.read()ifframeisnotNone:callback(frame)...
importcv2 frameWidth=640frameHeight=480cap=cv2.VideoCapture("Resources/test_video.mp4")whileTrue:success,img=cap.read()img=cv2.resize(img,(frameWidth,frameHeight))cv2.imshow("Result",img)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows() ...
cap = cv2.VideoCapture(‘rtsp://your_rtsp_stream’) # 使用你的RTSP流地址替换’your_rtsp_stream’while True: 从视频流中读取一帧图像 ret, frame = cap.read()if not ret: # 如果读取失败,则跳出循环break 将图像从BGR转换为RGB格式,并缩放到模型的输入尺寸(默认为640x640) img = frame.copy()[...