fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

时间: 2024-05-28 21:12:16 浏览: 283
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pulse_prop.m.tar.gz_MATLAB脉冲传输_pulse_prop.m.tar_气体激光_飞秒激光_飞秒脉冲

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这行代码是用来获取视频的帧率（Frame Per Second）的。其中，self.cap是一个cv2.VideoCapture对象，它表示视频捕获设备（例如摄像头）或视频文件。cv2.CAP_PROP_FPS是cv2.VideoCapture对象的一个属性，它表示视频的帧率。 通过调用self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)，可以获取视频的帧率。这个帧率可以用来控制视频的播放速度，或者用来做其他的视频处理操作。
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这句代码什么意思：self.phs.setValue(self.camera.get(15))

这句代码是用于获取摄像头的帧速率（Frame rate）并...其中，self.phs表示帧速率（Frames Per Second），通过setValue()方法将获取的值设置到self.camera对象的属性中，15是CV_CAP_PROP_FPS常数的值，用于获取帧速率。

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

接下来，它使用 cv2.CAP_PROP_FPS 属性获取视频的帧速率，使用 cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT 属性获取视频的总帧数，并将总帧数减去 1 赋值给类属性 self.N。然后，它计算视频的时长并打印一些信息。最后，它将类...

利用 def vedio_dect(self): print(self.ved_path) cap = cv2.VideoCapture(self.ved_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获得视频帧率 start = time.time() while cap.isOpened(): # 读取视频帧:ret bool true(读取成功)；frame Numpy数组 ret, frame = cap.read() # print(ret) # print(frame) if ret: # 将视频帧转换为适合模型输入的格式, 将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象。 # preprocess_frame = Image.fromarray(np.uint8(frame),mode='RGB') preprocess_frame = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) RGBImg = self.resize_img(preprocess_frame, self.ui.label_show) qt_img = QImage(RGBImg[:], RGBImg.shape[1], RGBImg.shape[0], RGBImg.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 转换为QImage格式 pixmap_img = QPixmap.fromImage(qt_img) self.ui.label_show.setPixmap(pixmap_img) # 使用烟雾检测模型或算法进行烟雾检测 testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) # 根据检测结果进行后续处理 self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) cv2.waitKey(int(500 / fps)) #调用它之后的一段时间内暂停程序执行，以等待用户按下键盘上的键或达到指定的时间,ms else: break cap.release() end=time.time() testTime=end-start return testTime 如何把检测完得到的各烟雾帧存储到缓冲空间，并另外调函数实现存储到本地

2. 在检测烟雾帧后，将其append到列表中。 python testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) self....

import queue import threading import cv2 as cv import subprocess as sp class Live(object): def __init__(self): self.frame_queue = queue.Queue() self.command = "" # 自行设置 self.rtmpUrl = "" self.camera_path = "" def read_frame(self): print("开启推流") cap = cv.VideoCapture(self.camera_path) # Get video information fps = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # ffmpeg command self.command = ['ffmpeg', '-y', '-f', 'rawvideo', '-vcodec','rawvideo', '-pix_fmt', 'bgr24', '-s', "{}x{}".format(width, height), '-r', str(fps), '-i', '-', '-c:v', 'libx264', '-pix_fmt', 'yuv420p', '-preset', 'ultrafast', '-f', 'flv', self.rtmpUrl] # read webcamera while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: print("Opening camera is failed") break # put frame into queue self.frame_queue.put(frame) def push_frame(self): # 防止多线程时 command 未被设置 while True: if len(self.command) > 0: # 管道配置 p = sp.Popen(self.command, stdin=sp.PIPE) break while True: if self.frame_queue.empty() != True: frame = self.frame_queue.get() # process frame # 你处理图片的代码 # write to pipe p.stdin.write(frame.tostring()) def run(self): threads = [ threading.Thread(target=Live.read_frame, args=(self,)), threading.Thread(target=Live.push_frame, args=(self,)) ] [thread.setDaemon(True) for thread in threads] [thread.start() for thread in threads]

为了正常运行该类，需要安装 queue、threading、cv2 和 subprocess 模块。同时需要在初始化方法中设置 rtmpUrl 和 camera_path 两个参数，分别为 RTMP 推流地址和摄像头路径。在 push_frame 方法中...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，...
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"