opencv videocapture 获取h264

时间: 2023-11-01 13:08:41 浏览: 355
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: ```python 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。
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opencv videocapture 从ts文件获取h264

要使用OpenCV VideoCapture从TS文件获取H264视频,您需要先使用FFmpeg将TS文件转换为H264格式。以下是一些步骤: 1. 安装FFmpeg: ```bash sudo apt-get install ffmpeg ``` 2. 将TS文件转换为H264格式: ```bash ffmpeg -i input.ts -vcodec copy -bsf:v h264_mp4toannexb -an output.h264 ``` 3. 使用OpenCV VideoCapture从H264文件中读取视频帧: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture('output.h264') while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 请注意,如果您的H264视频帧未经过编码,则您需要使用OpenCV中的VideoWriter来将其编码为视频文件。

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: ```c++ #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。
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