od = yolov5() cap = cv2.VideoCapture("/content/drive/MyDrive/交通流项目/交通流项目/test_img/1.mp4") # Initialize count count = 0 center_points_prev_frame = [] tracking_objects = {} track_id = 0

时间: 2023-05-24 10:02:50 浏览: 226
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vedio_test.rar_视频捕捉/采集_Visual_C++_

这段代码的含义是，使用yolov5模型创建一个对象od，并使用cv2库中的VideoCapture函数读取"/content/drive/MyDrive/交通流项目/交通流项目/test_img/1.mp4"文件的视频流，并创建一个对象cap来存储该视频流。
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2. **VideoCapture类**：在Visual C++中，可以使用MFC（Microsoft Foundation Classes）的CVideoCapture类或者OpenCV库中的VideoCapture类来实现视频捕捉功能。这些类封装了DirectShow或其他底层接口，使得开发者...

cap = cv2.VideoCapture(video_file) frameCount = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

当你使用OpenCV的VideoCapture对象cv2.VideoCapture(video_file)打开视频文件时，你可以通过调用.get()方法来获取视频的相关信息。其中，cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT属性返回视频的总帧数，而cv2.CAP_PROP_FPS...

在代码 def process_video1(self): # TODO: 实现视频处理方法1 main.out_clip.write_videofile(main.output, audio=False) self.cap1 = cv2.VideoCapture(self.addressentry.get()) self.cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4") self.key = 1 self.video_play() self.video_play2()中我先等main.out_clip.write_videofile(main.output, audio=False)执行完成生成video_1_sol.mp4结束后再执行代码self.video_play() self.video_play2()怎么做

可以使用Python中的...self.cap2 = cv2.VideoCapture("./movie/video_1_sol.mp4") self.key = 1 self.video_play() self.video_play2() 这样就可以等待生成video_1_sol.mp4文件完成后再执行后续代码了。

import timefrom serial import Serialimport serial.tools.list_portsimport cv2import numpy as npcap1 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/stand.mp4")cap2 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/apple.mp4")cap3 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/bamboo.mp4")cap4 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/rubbish.mp4")port_list = list(serial.tools.list_ports.comports())port_list_1 = list(port_list[2])port_serial = port_list_1[0]arduinoData = serial.Serial(port_serial, 9600)time.sleep(1)while True: while (arduinoData.inWaiting() == 0): pass dataPacket = arduinoData.readline() dataPacket = dataPacket.decode().strip() print(dataPacket) time.sleep(3) if dataPacket == "a": while cap1.isOpened(): ret, frame = cap1.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap1.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) elif dataPacket == "b": while cap2.isOpened(): ret, frame = cap2.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap2.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) elif dataPacket == "c": while cap3.isOpened(): ret, frame = cap3.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap3.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0) elif dataPacket == "d": while cap4.isOpened(): ret, frame = cap4.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap4.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)cv2.destroyAllWindows()怎样修改代码能够让其中一个视频播放时，能够触发另一视频并播放？

你可以在每个视频播放的...其中，cap1.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)可以获取当前视频1的播放帧数，当播放到第50帧时触发播放视频2的信号发送。你可以根据需要修改这个触发条件，以及发送的信号和对应的视频播放。

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') out = None if not cap: print("打开摄像头失败") while True: success, frame = cap.read() if success: cv2.imshow("frame", frame) out = cv2.VideoWriter('./video/save.mp4', fourcc, fps, (width, height)) out.write(frame) key = cv2.waitKey(0) if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() out.release()这段代码有错吗 为什么只能显示一帧视频

1. out = cv2.VideoWriter('./video/save.mp4', fourcc, fps, (, height)) 这一行代码应该放在循环外部，否则每一帧都会创建一个新的VideoWriter对象，这可能导致只保存最后一帧。 2. out.write(frame) 这一...

import time from serial import Serial import serial.tools.list_ports import cv2 import numpy as np cap1=cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/stand.mp4") cap2=cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/apple.mp4") cap3=cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/bamboo.mp4") cap4=cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/rubbish.mp4") port_list = list(serial.tools.list_ports.comports()) port_list_1 =list(port_list[2]) port_serial = port_list_1[0] arduinoData=serial.Serial(port_serial,9600) time.sleep(1) current_video=None #记录当前正在播放的视频 while True: while (arduinoData.inWaiting()==0): pass dataPacket=arduinoData.readline() dataPacket=dataPacket.decode().strip() print(dataPacket) time.sleep(3) # if dataPacket=="b": # print("1") # else: # print('2') if dataPacket=="a": if current_video!=cap1: #判断是否需要切换视频 if current_video is not None: current_video.release() current_video=cap1 while(cap1.isOpened()): ret, frame = cap1.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: cap1.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0) current_video.set(cv2.CAP_PROP_FRAMES,0) elif dataPacket=="b": if current_video!=cap2: #判断是否需要切换视频 if current_video is not None: current_video.release() current_video=cap2 while(cap2.isOpened()): ret, frame = cap2.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: #cap2.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0) current_video.set(cv2.CAP_PROP_FRAMES,0) elif dataPacket=="c": if current_video!=cap3: #判断是否需要切换视频 if current_video is not None: current_video.release() current_video=cap3 while(cap3.isOpened()): ret, frame = cap3.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: #cap3.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0) current_video.set(cv2.CAP_PROP_FRAMES,0) elif dataPacket=="d": if current_video!=cap4: #判断是否需要切换视频 if current_video is not None: current_video.release() current_video=cap4 while(cap4.isOpened()): ret, frame = cap4.read() if ret == True: cv2.imshow('Frame', frame) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break else: #cap4.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0) current_video.set(cv2.CAP_PROP_FRAMES,0) cv2.destroyAllWindows()代码运行播放a视频时接收到其他b或c或d；并不能播放相应的视频，该怎样修改代码才能让代码运行时实现这一功能？

cap2 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/apple.mp4") cap3 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/bamboo.mp4") cap4 = cv2.VideoCapture("/Users/yankaipan/Desktop/rubbish.mp4") port_list ...

class Emotion_MainWindow(Ui_MainWindow): def __init__(self, MainWindow): self.path = getcwd() self.timer_camera = QtCore.QTimer() # 定时器 self.timer_video = QtCore.QTimer() # 定时器 self.setupUi(MainWindow) self.retranslateUi(MainWindow) self.slot_init() # 槽函数设置 # 设置界面动画 gif = QMovie(':/newPrefix/icons/scan.gif') self.label_face.setMovie(gif) gif.start() self.cap = cv2.VideoCapture() # 屏幕画面对象 self.cap2 = cv2.VideoCapture() self.CAM_NUM = 0 # 摄像头标号 self.model_path = None # 模型路径 # self.__flag_work = 0

这是一个Python类，它继承自Ui_MainWindow。它有一个构造函数__init__，它的参数是MainWindow。它的成员变量包括self.path和self.timer_camera。其中，self.path是当前路径，self.timer_camera是一个计时器。

import cv2 # 创建一个窗口 名字叫做Window cv2.namedWindow('Window', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) ''' #打开USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) ''' # 摄像头的IP地址,http://用户名：密码@IP地址：端口/ # ip_camera_url = 'rtsp://admin:admin@10.106.137.190:8554/live' ip_camera_url = 'rtsp://admin:abcd1234@192.168.1.19:8001/Streaming/Channels/101' # 创建一个VideoCapture cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) print('IP摄像头是否开启： {}'.format(cap.isOpened())) # 显示缓存数 print(cap.get(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE)) # 设置缓存区的大小 cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 调节摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 设置FPS print('setfps', cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 25)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) while (True): # 逐帧捕获 ret, frame = cap.read() # 第一个参数返回一个布尔值（True/False），代表有没有读取到图片；第二个参数表示截取到一帧的图片 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Window', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 当一切结束后，释放VideoCapture对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

import cv2 是一行Python代码，用于导入OpenCV库。OpenCV是一种开源计算机视觉库，它包含许多用于处理图像和视频的函数和工具。通过导入cv2库，我们可以在Python代码中使用OpenCV库提供的各种功能来处理图像和视频。

解释这段代码cap=cv2.VideoCapture('.\\video1.mp4') nbFrames=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) wait = int(1/fps * 1000/1) duration = (nbFrames * fps) / 1000 print('Num.Frames=',nbFrames) print('Frame Rate=',fps,'fps') print('Duration=',duration,'sec')

这段代码是使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数读取名为"video1.mp4"的视频文件，并获取视频文件的总帧数和帧率。通过计算可以得到视频的时长，并分别输出总帧数、帧率和时长。

elif os.path.exists(filepath): if os.path.isfile(filepath): self.cap = cv2.VideoCapture(filepath) if not self.cap.isOpened(): raise IOError(f"Can't open video {filepath}!") rate = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) self.N = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) - 1 duration = self.N / rate logging.info(f'Opened video {filepath}') logging.info(f'Frames: {self.N}, FPS: {rate}, Duration: {duration}s') self.mode = 'video'什么意思

它首先检查 filepath 是否是一个文件路径，如果是，则使用 cv2.VideoCapture() 函数打开这个文件，并将其赋值给类属性 self.cap。如果文件无法打开，则会引发 IOError 异常，并在异常消息中指出文件的名称。...

解释这段代码：def run(self): self.isClose = False self.cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)

这段代码定义了一个名为run的方法，该方法的作用是开启一个视频捕获设备...其中，cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)的作用是打开一个摄像头设备，参数0表示默认摄像头，CAP_DSHOW表示使用DirectShow API来打开设备。

import cv2 if __name__ == "__main__": cap = cv2.VideoCapture(3) if cap.isOpened(): window_handle = cv2.namedWindow("D435", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 逐帧显示 while cv2.getWindowProperty("D435", 0) >= 0: ret_val, img = cap.read() cv2.imshow("D435", img) keyCode = cv2.waitKey(30) & 0xFF if keyCode == 27:# ESC键退出 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() else: print("打开摄像头失败")

它首先导入了OpenCV库，然后定义了一个名为cap的VideoCapture对象，用于捕获摄像头的视频流。如果摄像头成功打开，则创建一个名为"D435"的窗口，并在该窗口中显示摄像头捕获的图像。程序会等待用户按下ESC键来退出...

video_capture = cv2.VideoCapture(0)和cap = cv2.VideoCapture(0)

cv2是OpenCV库的一个模块，VideoCapture是该模块中用于捕获视频的类。因此，这两行代码的作用是创建一个能够捕获摄像头视频的对象，并将该对象赋值给变量video_capture或cap。两者的区别在于变量名不同，但功能是...

请注释这段代码 import cv2 import torch from yolov5_model import YOLOv5Model model = YOLOv5Model() def process_frame(frame): with torch.no_grad(): detections = model(frame) results = process_detections(detections) return results cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break results = process_frame(frame) display_results(frame, results) cv2.imshow('YOLOv5 License Plate Recognition', frame)

这段代码主要实现了使用 YOLOv5 模型对摄像头采集的视频流进行车牌检测和识别，并在视频流中将检测结果标注出来。具体流程如下： 1. 首先导入了 OpenCV (cv2) 和 PyTorch 库，以及自定义的 YOLOv5 模型。 2. 定义...

给下列代码添加注释：def reach_cb(msg): global reached reached = msg.data def socket_cb(msg): global color color = msg.data def nothing(x): pass def imgRead(imgQueue): # %% 从摄像头读取数据 # cam = cv2.VideoCapture(0) global old_angle cam = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method=0), cv2.CAP_GSTREAMER) if not cam.isOpened(): print("Unable to open camera") else: print('Open camera success!') sub_reached = rospy.Subscriber('/reached',Bool,reach_cb) done_pub = rospy.Publisher('/done',Bool,queue_size=10) sub_color = rospy.Subscriber('/detector_trafficlight', Bool, socket_cb) # true检测红色，false检测蓝色 cmd_vel_pub=rospy.Publisher('/ackermann_cmd',AckermannDrive,queue_size=10)

cam = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method=0), cv2.CAP_GSTREAMER) # 判断摄像头是否成功打开 if not cam.isOpened(): print("Unable to open camera") else: print('Open camera success!') #...

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 64) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 48) i = 0 while 1: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('s'): # 不断刷新图像，这里是1ms 返回值为当前键盘按键值 cv2.imwrite('./image/%d.jpg' % i, gray) i += 1 if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('q'): break cv2.imshow("frame", gray) cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库来读取摄像头的视频流，并将视频流的宽度和高度设置为64和48。然后进入一个while循环，不断读取视频流中的帧。每读取一帧，将其转换为灰度图像，并等待用户按下键盘上的任意键。如果用户按下...

import cv2 # 定义阈值（相似度百分比） threshold = 90 # 加载存储在闪存中的视频码流 flash_video = cv2.VideoCapture('path/to/flash_video.mp4') # 加载接收到的视频码流 received_video = cv2.VideoCapture('path/to/received_video.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not flash_video.isOpened() or not received_video.isOpened(): print("无法打开视频文件") exit() frame_count = min(flash_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), received_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) match_count = 0 for i in range(int(frame_count)): # 从闪存视频和接收到的视频中读取帧 ret_flash, frame_flash = flash_video.read() ret_received, frame_received = received_video.read() if not ret_flash or not ret_received: print("视频读取错误") break # 将帧转换为灰度图像进行比较 gray_flash = cv2.cvtColor(frame_flash, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_received = cv2.cvtColor(frame_received, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用均方差计算帧之间的相似度 mse = ((gray_flash - gray_received) ** 2).mean() # 计算相似度百分比 similarity = (1 - mse / 255) * 100 # 判断帧是否相似 if similarity >= threshold: match_count += 1 # 计算相似度百分比 match_percentage = match_count / frame_count * 100 # 判断是否通过 if match_percentage >= threshold: print("通过") else: print("失败") # 释放资源 flash_video.release() received_video.release() 请将这段程序用C语言实现

double frameCount = std::min(flashVideo.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT), receivedVideo.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT)); int matchCount = 0; for (int i = 0; i ; i++) { cv::Mat frameFlash, ...

import qrcode import cv2 import numpy as np from PIL import Image # 要生成二维码的字符串 data = "你好，世界！" # 生成二维码 qr = qrcode.QRCode( version=None, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(data) qr.make(fit=True) qr_img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") # 将二维码转化为OpenCV格式 qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 打开动态背景图片 cap = cv2.VideoCapture("bg.mp4") # 循环读取视频帧并加入二维码 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 将带有二维码的图片缩小并粘贴到视频帧上 qr_img_cv_resized = cv2.resize(qr_img_cv, (200, 200)) frame[100:300, 100:300] = qr_img_cv_resized # 显示视频帧 cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()这段代码中报错Traceback (most recent call last): File "D:/Phoenix Robot/python/代码/test1.py", line 21, in <module> qr_img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(qr_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'怎么解决

这个错误是因为 cv2.cvtColor() 函数的第一个参数需要是一个指向 cv::UMat 的指针，但是你传递的是一个 numpy 数组。你可以尝试将 qr_img 转换为 cv::UMat 类型，例如： python qr_img_cv = cv2....

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依