此外，与TensorFlow Image相似，PyTorch Vision也是PyTorch框架中用于图像处理机器学习任务的重要组件。import torchvision video_path = "path to a test video"reader = torchvision.io.VideoReader(video_path, format="video")reader_md = reader.get_metadata()print(reader_md["video"]["fps"])video.set_curre...
filename:要读取的视频文件名,可以是绝对路径或相对路径。 vid:一个VideoReader对象,表示视频文件。 注意事项:需要注意的是,VideoReader函数支持读取多种视频格式(如AVI、MP4等),但对于某些特殊的视频格式可能会出现不兼容或读取失败的情况。在使用时需要根据实际情况进行测试和调试。 VideoReader对象的常用属性: Name:...
import torchvision video_path = "path to a test video" reader = torchvision.io.VideoReader(video_path, "video") reader_md = reader.get_metadata() print(reader_md["video"]["fps"]) video.set_current_stream("video:0") 7、SimpleCV SimpleCV建立在OpenCV、PIL(Python Imaging Library)和NumPy之...
class videoReader: frame_count=0 def __init__(self,videoPath): self.videoPath=videoPath def video_init(self): self.capture = cv.CaptureFromFile(self.videoPath) self.win_name ="test" cv.NamedWindow(self.win_name, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) def read(self): self.video_init() while1: sel...
video_path ="path to a test video" reader = torchvision.io.VideoReader(video_path,"video") reader_md = reader.get_metadata print(reader_md["video"]["fps"]) video.set_current_stream("video:0") 7、SimpleCV SimpleCV建立在OpenCV、PIL(Python Imaging Library)和NumPy之上,为用户提供了一组简单...
在上面的代码中,我们通过迭代VideoReader对象来逐帧读取视频。每一帧都是一个四维数组(高度、宽度、通道数、批次大小),你可以使用NumPy库对这个数组进行各种处理,例如显示、保存为图像文件、进一步分析等。 请注意,你需要将/path/to/your/video.webm替换为你实际的webm视频文件路径。此外,decord库在处理视频时可能依...
VideoFileClip类是VideoClip的直接子类,是从一个视频文件创建一个剪辑类。VideoFileClip加载视频文件时,可以调整剪辑对应分辨率大小,可以根据应用要求设定是否加载音频。VideoFileClip加载视频文件时,会调用FFMPEG_VideoReader来加载视频文件,加载时会对视频文件进行加锁处理。 filename属性用于存储读取视频文件的文件名,该文...
写和读类似,用的是`cv::VideoWriter`类(说起来,对应的名字是VideoReader岂不是更好)。方法`open`需要指定输出文件名、编码方式(一个四字节整数)、帧率、帧大小和是否彩色。这里值得注意的是4字节的编码方式,貌似opencv中还没有对应的辅助函数,要自己写。传入-1,会弹出窗口让你选择编码方式,也可以趁机看一下系统...
VideoFileClipVideoFileClip类是VideoClip的直接子类,是从一个视频文件创建一个剪辑类。VideoFileClip加载视频文件时,可以调整剪辑对应分辨率大小,可以根据应用要求设定是否加载音频。VideoFileClip加载视频文件时,会调用FFMPEG_VideoReader来加载视频文件,加载时会对视频文件进行加锁处理。 filename属性用于存储读取视频文件的...
show=True) # 或者将可视化结果保存到图像文件夹中 # 您可以修改分割 map 的透明度 (0, 1]. show_result_pyplot(model, img, result, show=True, out_file='result.jpg', opacity=0.5) # 在一段视频上测试并可视化分割结果 video = mmcv.VideoReader('video.mp4') for frame in video: result = infer...