python opencv 编码器

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.VideoWriter_fourcc` 函数创建视频编码器。该函数的第一个参数是四个字符的视频编码器标识符，例如：

- MJPG：Motion-JPEG
- XVID：MPEG-4 Part 2
- H264：H.264/AVC

使用方法如下：

import cv2

# 定义视频编码器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')

# 创建 VideoWriter 对象
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 处理视频帧...

    # 写入视频帧
    out.write(frame)

cap.release()
out.release()

其中，第二个参数是视频编码器的标识符，第三个参数是帧率，第四个参数是帧大小。在循环中，读取视频帧并处理后，通过 `out.write(frame)` 写入视频。最后，需要释放资源，调用 `cap.release()` 和 `out.release()`。

相关问题

python opencv人脸对比相似度

Python OpenCV提供了一种使用人脸对比方法计算人脸相似度的功能。在这个过程中，我们可以使用一个经过训练的人脸识别模型来检测和识别人脸，在此基础上计算相似度。

首先，我们需要加载人脸识别模型，例如使用dlib库中的人脸检测器和人脸识别器。然后，我们可以使用模型检测并识别图像或视频中的人脸。

一旦我们成功检测并识别了两张人脸，我们可以使用人脸识别器提取这些人脸的特征向量。这些特征向量编码了人脸的独特信息，可以用于衡量人脸之间的相似度。

接下来，我们可以使用不同的相似度度量方法来计算这些特征向量之间的相似度。最常见的方法之一是计算两个向量之间的欧氏距离。我们还可以使用余弦相似度、标准化欧氏距离等方法来计算相似度。

最后，我们可以将计算得到的相似度值进行比较。如果相似度值接近于1，则表示两个人脸非常相似；而如果接近于0，则表示两个人脸非常不相似。我们可以根据需要设定一个阈值，根据相似度值的大小进行结果的判断。

综上所述，Python OpenCV提供了一种计算人脸对比相似度的方法，可以通过加载人脸识别模型、提取特征向量以及使用相似度度量方法来实现。这种方法可以应用于人脸识别、人脸验证和人脸搜索等领域。

python opencv视频处理

Python OpenCV是一个流行的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。它提供了一些函数和类来读取、处理和保存视频。首先，您可以使用cv2.VideoCapture类从摄像头设备中读取实时视频流或从文件中读取视频。使用cap.read()函数可以逐帧读取视频，并可以对每一帧进行处理。例如，使用cv2.cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像。然后，您可以使用cv2.VideoWriter类创建一个视频写入器，以将处理后的帧保存为新的视频文件。您可以指定输出文件的文件名、编码格式、帧速率和尺寸。最后，使用output.write(frame)函数将处理后的帧写入输出文件，直到视频结束。以下是一个示例代码，演示了如何使用Python OpenCV来处理视频:

import cv2

# 从摄像头读取实时视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置捕获窗口大小
ret = cap.set(3, 320)
ret = cap.set(4, 240)

# 创建视频写入器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (320, 240))

while(cap.isOpened()):
    # 逐帧读取视频
    ret, frame = cap.read()

    if ret == True:
        # 对每一帧进行处理
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 写入处理后的帧
        out.write(frame)

        # 显示处理后的帧
        cv2.imshow('image', gray)

        # 按下 'q' 键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码演示了从摄像头读取实时视频流，并将处理后的帧保存为新的视频文件。您可以根据需求进行修改和扩展，例如添加其他图像处理操作或更改输出视频的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Opencv-Python视频处理](https://blog.csdn.net/lsforever/article/details/82875159)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python-OpenCV视频常规处理（六）](https://blog.csdn.net/u010944734/article/details/123096438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]