fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
时间: 2024-05-28 10:12:16 浏览: 17
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。
相关问题
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
这是一个条件分支语句,当 `filepath` 不是相机编号且存在于文件系统中时,会执行其后面的代码。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。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,它将类属性 `self.mode` 设置为字符串 `'video'`,表示当前模式为视频模式。
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
您可以使用Python中的列表(List)作为缓冲空间,将烟雾帧append到列表中。当列表中的元素个数达到一定的数量时,就可以调用另一个函数将这些帧存储到本地。
以下是示例代码:
1. 在初始化方法中创建一个空的列表,用于存储烟雾帧。
```python
def __init__(self):
self.smoke_frames = []
```
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.smoke_frames.append(smoke_result_frame)
```
3. 当列表中的元素个数达到一定的数量时,调用另一个函数将这些帧存储到本地。
```python
if len(self.smoke_frames) >= 10:
self.save_smoke_frames(self.smoke_frames)
self.smoke_frames = []
def save_smoke_frames(self, frames):
# 将frames写入到本地文件中
pass
```
在 `save_smoke_frames` 函数中,您可以使用OpenCV或Pillow等库将帧写入到本地文件中。