if frame is not None: cv2.imshow("viz", frame) cv2.waitKey(1)怎么指定画面大小

时间: 2024-09-28 13:07:33 浏览: 28
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网络环境-opencv-python图像透视变换cv2.warpperspective的示例

在给定的代码片段中,`if frame is not None:` 是用于检查从设备接收的帧是否为空,如果不为空,则使用 `cv2.imshow()` 显示帧到窗口 "viz" 中。`cv2.waitKey(1)` 表示程序会暂停1毫秒,等待用户按键,然后继续执行。关于如何指定窗口 "viz" 的大小,你需要在创建窗口前设置它的属性。 如果你想在 `imshow` 之前预设窗口大小,可以使用 `cv2.namedWindow()` 函数,并传递窗口名称和宽度、高度作为参数。例如: ```python # 指定窗口名为 'viz',宽度为800像素,高度为600像素 cv2.namedWindow('viz', cv2.WINDOW_NORMAL, (800, 600)) if frame is not None: cv2.imshow("viz", frame) cv2.waitKey(1) ``` 这里的 `(800, 600)` 是窗口的大小,`WINDOW_NORMAL` 标志表示窗口大小可以改变,如果你希望窗口大小固定不变,可以使用 `cv2.WINDOW-fixedsize` 或者直接省略第三个参数。 如果你想在创建窗口之后再调整大小,可以在显示图像后使用 `cv2.resizeWindow()` 函数,不过这会影响到当前显示的帧。 注意,窗口大小的调整可能会受到系统的显示设置和其他正在运行的应用程序的影响。
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以下是一个使用树莓派调用两个摄像头的双线程代码示例: python import threading import time import cv2 # 定义摄像头1的线程类 class CameraThread1(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self.cap1 = cv2.VideoCapture(0) # 第一个摄像头 def run(self): while True: ret1, frame1 = self.cap1.read() if ret1: cv2.imshow('Camera 1', frame1) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break self.cap1.release() cv2.destroyAllWindows() # 定义摄像头2的线程类 class CameraThread2(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self.cap2 = cv2.VideoCapture(1) # 第二个摄像头 def run(self): while True: ret2, frame2 = self.cap2.read() if ret2: cv2.imshow('Camera 2', frame2) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break self.cap2.release() cv2.destroyAllWindows() # 创建并启动线程 thread1 = CameraThread1() thread2 = CameraThread2() thread1.start() thread2.start() # 主线程等待子线程结束 thread1.join() thread2.join() 在该代码中,我们定义了两个线程类CameraThread1和CameraThread2,分别调用摄像头1和摄像头2。在run()方法中,我们使用OpenCV库的函数cv2.VideoCapture()获取摄像头对象,并通过cv2.imshow()函数显示摄像头捕获的图像。同时,我们还检测用户是否按下'q'键来终止程序运行。 最后,在主线程中创建并启动了两个线程,并使用join()方法等待它们结束。 请注意,在树莓派上使用多个摄像头时,需要将每个摄像头的编号传递给cv2.VideoCapture()函数。通常,编号0表示默认摄像头,编号1表示第一个外部摄像头,编号2表示第二个外部摄像头,以此类推。

import cv2 import numpy as np # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 初始化上一帧 prev_frame = None # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame = cv2.warpAffine(frame, M, (frame.shape[1], frame.shape[0])) diff = cv2.warpAffine(diff, M, (diff.shape[1], diff.shape[0])) # 显示帧间差分 cv2.imshow('diff', diff) # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改为4.5.3版本的opencv能用的程序

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