Size frameSize(cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));

时间: 2023-09-10 09:09:19 浏览: 136
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OpenProp_v3.3.4.zip_OpenProp_v3.3.4_open prop_openprop_螺旋桨_螺旋桨设计

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这行代码是用来获取摄像机的分辨率大小，然后创建一个大小为该分辨率的图像帧。使用`cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH)`和`cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)`函数可以获取摄像机的宽度和高度属性。然后根据这些属性创建一个`Size`类型的对象，该对象包含了摄像机的分辨率大小。这个对象在定义视频编码器时会用到，以确保保存的视频文件与摄像机捕获的视频大小相同。
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import cv2 # 创建一个窗口 名字叫做Window cv2.namedWindow('Window', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) ''' #打开USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) ''' # 摄像头的IP地址,http://用户名：密码@IP地址：端口/ # ip_camera_url = 'rtsp://admin:admin@10.106.137.190:8554/live' ip_camera_url = 'rtsp://admin:abcd1234@192.168.1.19:8001/Streaming/Channels/101' # 创建一个VideoCapture cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) print('IP摄像头是否开启： {}'.format(cap.isOpened())) # 显示缓存数 print(cap.get(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE)) # 设置缓存区的大小 cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 调节摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 设置FPS print('setfps', cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 25)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) while (True): # 逐帧捕获 ret, frame = cap.read() # 第一个参数返回一个布尔值（True/False），代表有没有读取到图片；第二个参数表示截取到一帧的图片 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Window', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 当一切结束后，释放VideoCapture对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

import cv2 是一行Python代码，用于导入OpenCV库。OpenCV是一种开源计算机视觉库，它包含许多用于处理图像和视频的函数和工具。通过导入cv2库，我们可以在Python代码中使用OpenCV库提供的各种功能来处理图像和视频。

请解释一下这段代码 #视频处理 def processVideo(inputPath,codec): number_of_people=0 cap = cv2.VideoCapture(inputPath)#从inputPath读入视频 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频的帧率 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))#获取视频的大小 output_viedo = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 outputPath=tempfile.mkdtemp()#创建输出视频的临时文件夹的路径

3. 使用cap.get函数获取视频的帧率和大小，分别存储在fps和size变量中。其中，cv2.CAP_PROP_FPS是一个常量，表示获取视频的帧率属性。 4. 初始化一个VideoWriter对象，用于将处理后的视频写入到文件中。这个对象...

代码解释： size = (int(self.now.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(self.now.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

其中cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH表示视频帧的宽度属性，cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT表示视频帧的高度属性。self.now.get()则是获取当前视频帧的属性值。最后，使用int()函数将获取到的浮点型数值转换为整型数值...

double calPSNR(VideoCapture cap1, VideoCapture cap2) { int width = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int height = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); double fps = cap1.get(CAP_PROP_FPS); int numFrames = min(cap1.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT), cap2.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT)); // 计算平均 PSNR double psnr = 0; int num = 0; Mat frame1, frame2; while (cap1.read(frame1) && cap2.read(frame2)) { psnr += PSNR(frame1, frame2); num++; } double avgPSNR = psnr / num; return avgPSNR; }这段计算两个视频间psnr的代码有错误吗

int width1 = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int height1 = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); double fps1 = cap1.get(CAP_PROP_FPS); int numFrames1 = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT); int width2 = cap...

if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)

这段代码是用来创建一个视频写入器，将捕获到的视频帧...视频帧的大小可以通过读取视频捕获对象的属性 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 获取。视频帧率 video_fps 则需要在调用这段代码前指定。

修改代码使其能动态调整分辨率 def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: cap = cv2.VideoCapture(0) # 动态调整画面分辨率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new_height = int(height * scale_percent / 100) frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) while len(data)<payload_size: data+=conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data) < msg_size: data += conn.recv(81920) zframe_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27: break

width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new...

import cv2 from gui_buttons import Buttons # Initialize Buttons button = Buttons() button.add_button("cup", 20,100) button.add_button("phone", 20, 20) button.add_button("book", 20, 180) colors = button.colors # Opencv DNN net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg") model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255) # Load class lists classes = [] with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object: for class_name in file_object.readlines(): class_name = class_name.strip() classes.append(class_name) print("Objects list") print(classes) # Initialize camera cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)#( 'G:\course_320\视频素材参考\CF.mp4') # 2, cv2.CAP_DSHOW cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1200) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,650) # FULL HD 1920 x 1080 def click_button(event, x, y, flags, params): global button_person if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: button.button_click(x, y) # Create window cv2.namedWindow("Frame") cv2.setMouseCallback("Frame", click_button) while True: # Get frames ret, frame = cap.read() # Get active buttons list active_buttons = button.active_buttons_list() #print("Active buttons", active_buttons) # Object Detection (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=0.4) for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes): (x, y, w, h) = bbox class_name = classes[class_id] color = colors[class_id] if class_name in active_buttons: cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 5) # Display buttons button.display_buttons(frame) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 30: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()能解释这段代码各部分的功能吗

这段代码实现了一个物体检测的应用，并且加入了交互式的按钮功能。下面是各部分的具体功能： 1. 导入cv2库和自定义的Buttons类，以及其他需要的模块。 2. 初始化按钮对象，添加三个按钮，设置其位置。...

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是目标检测算法的输出结果处理部分。主要包括以下几个步骤： 1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。 2. 对每个类别的检测结果...

writ = new cv::VideoWriter("output.avi", cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), 25, cv::Size(cam->get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cam->get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)), true);将获取的视频输出到void Widget::on_choose_btn_clicked() { //获取视频的完整路径 // QString str="D:\Qt\Qt5.12.12\QT\QT_project\output.avi"; QString path = "D:\Qt\Qt5.12.12\QT\QT_project\output.avi"; //加载资源文件 this->player->setMedia(QMediaContent(QUrl(path))); //设置画面的输出 player->setVideoOutput(video_widget); // 将视频画面输出到pictrue_lab QPixmap pixmap = QPixmap::grabWidget(video_widget); ui->pictrue_lab->setPixmap(pixmap); }

fourcc('M', 'J', 'P', 'G')表示使用MJPG编码格式，25表示帧率为25fps，cv::Size(cam->get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cam->get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))表示视频帧大小与摄像头的帧大小相同，true表示输出视频是...
rar

Textout2.rar_USB VC摄像头_USB摄像头 opencv_usb摄像头 vc_vc 获取摄像头_摄像头采集

int height = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); 这些参数对于调整图像质量和适应不同的应用场景至关重要。 3. **摄像头图像畸变校正**： USB摄像头捕获的图像可能会受到镜头畸变的影响，表现为直线变弯...
rar

FlexGraphics_V_1.79_D4-XE10.2_Downloadly.ir

- FIX: The height of the TFlexRegularPolygon object incorrectly changes with its rotation. - FIX: Added division by zero protect in method TFlexControl.MovePathSegment. - FIX: The background beyond ...

out = cv2.VideoWriter('output_video.mp4', fourcc, fps, (width, height)) TypeError: VideoWriter() missing required argument 'frameSize' (pos 5)

这个错误通常是因为 frameSize 参数传递不正确导致的。请确保 width 和 height 参数的值是正确的。你可以使用以下代码来获取视频的宽度和高度： python import cv2 video = cv2.VideoCapture('input_...

cv2.error: OpenCV(4.1.1) /home/nvidia/host/build_opencv/nv_opencv/modules/highgui/src/window.cpp:352: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'imshow'、

你可以尝试使用 cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 和 cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) 来获取摄像头支持的分辨率范围，并选择一个合适的分辨率进行设置。 以下是一个示例代码，用于获取摄像头支持的...

把matlab转成opencv c++；代码如下：function X_jian = stmkf_make_video(v,a,length) [m,n,d] = size(double(read(v,1))); pBlurred = zeros(m,n); X_jian = zeros(m,n); Q = 0.026; % Q-参数 K = ones(m,n,d) * 0.5; % 全局变量初始值 P = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 R = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 b = a + length; % 视频的尾 for i = a : b z_k = double(read(v,i)); % 读取某一帧 % 均值滤波 blurred(:,:,1) = blurfilter(z_k(:,:,1),5); % 对R通道做均值滤波 blurred(:,:,2) = blurfilter(z_k(:,:,2),5); % 对G通道做均值滤波 blurred(:,:,3) = blurfilter(z_k(:,:,3),5); % 对B通道做均值滤波 % 双边滤波 I = z_k ./ 255; tempsize = 5; % 5 sigma1 = 5 ; % 5 sigma2 = 0.055; % 0.015 0.055 0.085 bf(:,:,1) = bilateralfilter(I(:,:,1),tempsize,sigma1,sigma2); % 对R通道做双边滤波 bf(:,:,2) = bilateralfilter(I(:,:,2),tempsize,sigma1,sigma2); % 对G通道做双边滤波 bf(:,:,3) = bilateralfilter(I(:,:,3),tempsize,sigma1,sigma2); % 对B通道做双边滤波 %%%%%%% STMKF算法 %%%%%%%% delta = pBlurred - blurred; % 计算好delta后，当前帧要赋值，作为下一帧的输入； pBlurred = blurred; % kalman滤波的循环 R = 1 + R ./ (1 + K); % R_k R_k-1 % R_k-1表示前一帧参数，R_k表示当前帧的参数（自适应过程） X_qian = X_jian; % X_jian是X_k-1，表示前一帧的计算出的数据 P_qian = P + Q .* (delta.^2); % P_qian是, P_k表示协方差矩阵 K = P_qian ./ (P_qian + R); % K是K_k, 表示当前状态下的卡尔曼增益 X = X_qian + K .* (z_k - X_qian); % X是x_k, 表示当前帧经过卡尔曼滤波后的数据 X_jian = (1 - K) .* X + ( K .* bf .* 255 ); % X_jian表示经过BF和KF加权后的输出 P = (1 - K) .* P_qian; % P是P_k,表示计算协方差矩阵，用于下一帧时刻的计算 end end

m = v.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); n = v.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH); d = 3; pBlurred = Mat::zeros(m, n, CV_64F); X_jian = Mat::zeros(m, n, CV_64F); Q = 0.026; K = Mat::ones(m, n, d) * 0.5; P = ...

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'CAP_POP_FPS

size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) 这样修改后，就能正确获取视频的帧率了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>...

这段代码定义了一个名为 Widget 的类，继承自 QWidget 类。它包含了一些成员变量和成员函数，其中： QTimer *timer：定时器，用于定时读取视频帧信息。 QImage *imag：用于存储图像信息，便于显示在窗口上。 cv::VideoCapture *cam：OpenCV 的视频捕获对象，用于获取视频帧信息。 cv::Mat *frame：OpenCV 的矩阵对象，用于存储每一帧图像信息。 该类中的成员函数包括： on_open_video_btn_clicked()：打开视频文件并显示在窗口中。 on_stop_video_btn_clicked()：停止播放视频。 on_capture_btn_clicked()：截取当前视频帧并保存为图片。 readFarme()：读取当前视频帧信息。 on_timeout_video_btn_clicked()：定时读取视频帧信息并显示在窗口中。 on_keep_video_btn_clicked()：录制视频并保存到本地。 该类的实现可以用于视频播放、视频截取、视频录制等应用场景。代码实现

writer->open(fileName.toStdString(), fourcc, fps, cv::Size(cam->get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cam->get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))); isRecording = true; } else { isRecording = false; writer->...

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资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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