opencv videocapture 获取h264

OpenCV可以通过VideoCapture对象来读取视频文件。如果您想读取H264编码的视频文件，可以使用以下代码：

import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.h264')

# 循环读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 处理视频帧
    # ...

# 释放资源
cap.release()

在上面的代码中，`cap.read()`方法用于读取下一帧视频图像。如果视频文件中的所有帧都已读取完毕，则返回`False`。如果读取成功，则返回`True`和当前帧的图像数据。您可以在返回的图像数据上执行任何OpenCV图像处理操作。最后，使用`cap.release()`方法释放打开的视频文件。

相关问题

opencv videocapture 从ts文件获取h264

你可以使用FFmpeg库来从TS文件中获取H264视频流，并使用OpenCV VideoCapture来读取该流。以下是一个简单的示例：

import cv2

# 使用FFmpeg从TS文件中提取H264流
ffmpeg_cmd = 'ffmpeg -i input.ts -vcodec copy -f h264 -'
pipe = cv2.VideoCapture(ffmpeg_cmd, cv2.CAP_FFMPEG)

# 读取帧并显示
while True:
    ret, frame = pipe.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
pipe.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`ffmpeg_cmd`指定了使用FFmpeg从`input.ts`文件中提取H264流的命令。`cv2.VideoCapture`使用`cv2.CAP_FFMPEG`参数来创建一个管道对象，该对象可以读取FFmpeg流。然后，我们读取帧并使用OpenCV显示它们。最后，我们释放管道并关闭所有窗口。

写一段c++ opencv实时获取摄像头，识别和匹配人脸的代码

以下是一个使用OpenCV和Dlib库实时获取摄像头，识别和匹配人脸的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dlib;

int main(int argc, char** argv) {
    // 加载人脸检测器
    frontal_face_detector detector = get_frontal_face_detector();

    // 加载人脸特征提取器
    shape_predictor predictor;
    deserialize("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") >> predictor;

    // 加载已知人脸图像和其对应的特征
    std::vector<Mat> known_face_images;
    std::vector<std::vector<float>> known_face_features;
    // 省略加载已知人脸图像和特征的代码

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        cerr << "无法打开摄像头" << endl;
        return -1;
    }

    while (true) {
        // 从摄像头中读取一帧图像
        Mat frame;
        cap >> frame;

        // 将OpenCV Mat转换为Dlib图像格式
        cv_image<bgr_pixel> dlib_image(frame);

        // 检测人脸
        std::vector<rectangle> dets = detector(dlib_image);

        // 对于每个检测到的人脸，计算其特征并与已知人脸进行匹配
        for (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j) {
            full_object_detection shape = predictor(dlib_image, dets[j]);

            // 计算人脸特征
            matrix<rgb_pixel> face_chip;
            extract_image_chip(dlib_image, get_face_chip_details(shape, 150, 0.25), face_chip);
            std::vector<float> face_feature = face_recognition_model.compute_face_descriptor(face_chip);

            // 与已知人脸进行匹配
            double min_distance = 1.0;
            int min_index = -1;
            for (int i = 0; i < known_face_features.size(); ++i) {
                double distance = 0;
                for (int j = 0; j < 128; ++j) {
                    distance += pow(face_feature[j] - known_face_features[i][j], 2);
                }
                distance = sqrt(distance);
                if (distance < min_distance) {
                    min_distance = distance;
                    min_index = i;
                }
            }

            // 在图像中绘制人脸框和匹配结果
            rectangle rect(dets[j].left(), dets[j].top(), dets[j].right(), dets[j].bottom());
            rectangle rect_text(dets[j].left(), dets[j].top() - 20, dets[j].right(), dets[j].top());
            putText(frame, "unknown", Point(rect_text.left(), rect_text.bottom()), FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.8, Scalar(0, 0, 255), 1);
            if (min_index >= 0 && min_distance < 0.5) {
                rectangle rect_text(dets[j].left(), dets[j].top() - 20, dets[j].right(), dets[j].top());
                putText(frame, "known", Point(rect_text.left(), rect_text.bottom()), FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.8, Scalar(0, 255, 0), 1);
            }
            rectangle(frame, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }

        // 显示结果
        imshow("人脸识别", frame);

        // 按下ESC键退出程序
        if (waitKey(1) == 27) {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

这段代码首先加载了人脸检测器和特征提取器。然后，它加载了已知人脸图像和其对应的特征。接着，它打开了摄像头，并不断从摄像头中读取图像。对于每个读取到的图像，它使用人脸检测器检测人脸，并使用特征提取器计算每个人脸的特征。然后，它将每个人脸的特征与已知人脸的特征进行匹配，并在图像中绘制人脸框和匹配结果。最后，它将结果显示出来，并等待ESC键退出程序。