opencv missing picture in access unit with size 5418

这个错误通常是由于视频编码格式不兼容或视频文件本身出现了一些问题导致的。以下是一些可能会导致这个错误的原因和解决方法：

1. 视频编码格式不兼容：检查你的OpenCV版本是否支持视频编码格式，如果不支持，你需要升级OpenCV或者使用其他编码格式。

2. 视频文件被损坏：尝试使用其他可用的视频播放器打开同一个文件，如果它们都无法正常播放，则很可能是文件本身出现了一些问题导致的。你可以尝试重新下载或找到另一个可用的视频文件。

3. 视频文件不完整：如果你正在尝试访问一个正在下载中的文件，那么很可能会出现这个错误。等待文件下载完成后重试。

4. 视频文件格式不正确：确保你正在访问的文件是一个视频文件，并且格式正确。

5. 使用正确的API：如果你使用的是OpenCV的C++ API，确保你正在正确地使用API并提供正确的参数。

相关问题

learning opencv 3: computer vision in c++ with the opencv library

《Learning OpenCV 3: 使用OpenCV库进行C语言计算机视觉》是一本介绍如何利用OpenCV库进行计算机视觉编程的书籍。OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，可以帮助开发者轻松地实现各种视觉任务。

本书通过深入浅出的方式介绍了OpenCV库的基本概念和用法，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等方面的内容。读者将学习如何使用C语言进行编程，并结合OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务的实现。书中还包括大量的实例和案例分析，帮助读者更好地理解和掌握OpenCV库的使用技巧。

通过学习本书，读者可以掌握基本的计算机视觉编程技能，了解如何利用OpenCV库进行图像处理和分析，从而在实际项目中进行应用开发。无论是对计算机视觉感兴趣的初学者，还是希望提升技能的开发者，都可以从本书中获得丰富的知识和实践经验。

总而言之，《Learning OpenCV 3: 使用OpenCV库进行C语言计算机视觉》是一本权威且易于理解的计算机视觉编程指南，对于想要深入学习OpenCV库的读者来说，是一本不可多得的好书。通过阅读本书，读者将建立起坚实的计算机视觉编程基础，为今后的学习和工作打下坚实的基础。

opencv with cuda GaussianBlur on a video in python

To apply Gaussian blur on a video using OpenCV with CUDA in Python, you can use the following code:

import cv2

# Open the video file
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# Create a CUDA enabled Gaussian Blur filter
blur = cv2.cuda.createGaussianFilter(cv2.CV_8UC3, (15, 15), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)

while True:
    # Read a frame from the video
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # Convert the frame to CUDA format
    frame_cuda = cv2.cuda_GpuMat()
    frame_cuda.upload(frame)
    
    # Apply Gaussian Blur
    blurred_cuda = blur.apply(frame_cuda)
    
    # Download the result back to CPU memory
    blurred = blurred_cuda.download()
    
    # Display the result
    cv2.imshow('Gaussian Blur', blurred)
    
    # Wait for the user to press 'q' to quit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Release the video file and close the window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

In this code, we first open the video file using `cv2.VideoCapture()`. We then create a CUDA enabled Gaussian Blur filter using `cv2.cuda.createGaussianFilter()`. Inside the loop, we read a frame from the video and convert it to CUDA format using `cv2.cuda_GpuMat()`. We apply Gaussian blur using the filter we created earlier and download the result back to CPU memory using `download()`. Finally, we display the result using `cv2.imshow()` and wait for the user to press 'q' to quit.

Note that you need to have OpenCV with CUDA support installed for this code to work. Also, you may need to adjust the kernel size and other parameters of the Gaussian Blur filter to get the desired effect.