double frame_rate = m_capture0.get(CV_CAP_PROP_FPS);

时间: 2023-10-11 07:10:46 浏览: 114
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pulse_prop.m.tar.gz_MATLAB脉冲传输_pulse_prop.m.tar_气体激光_飞秒激光_飞秒脉冲

star5星 · 资源好评率100%
您好！根据您提供的代码，您正在使用 OpenCV 库中的 `VideoCapture` 类来获取视频的帧率。通过 `get` 函数和 `CV_CAP_PROP_FPS` 参数，您可以获取视频的帧率。将获取到的帧率赋值给 `frame_rate` 变量，以便后续使用。 请问还有其他问题我可以帮助您解答吗？
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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

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。这个对象可以设置视频的编解码器、帧率、大小等参数，以及输出视频的路径。 5. ...

if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video 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)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存视频的。它会检查是否需要保存视频，并检查保存路径是否有更改。如果路径改变了，则释放之前的视频写入器，创建一个新的写入器来写入新的视频。...最后，它使用cv2.VideoWriter将帧写入视频。

import cv2 import os from tqdm import tqdm def extract_frames(input_directory, output_directory, temp_directory): for video_file in os.listdir(input_directory): if not video_file.endswith('.mp4'): continue video_path = os.path.join(input_directory, video_file) video_name = os.path.splitext(video_file)[0] output_folder = os.path.join(output_directory, video_name) os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) capture = cv2.VideoCapture(video_path) frame_count = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 逐帧提取图像，并保存为JPEG格式的文件 for i in tqdm(range(frame_count)): capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i) ret, frame = capture.read() if ret: frame_path = os.path.join(output_folder, f'{i}.jpg') cv2.imwrite(frame_path, frame) print(f'已保存图片：{frame_path}') # 添加debug信息 if __name__ == '__main__': input_directory = r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\空调被\\视频' output_directory = r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\空调被\\图片' temp_directory = r'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\空调被\\临时' extract_frames(input_directory, output_directory, temp_directory)debug的信息提示路径是对的，但是在文件夹内没有保存的图片

这段代码是用来从视频文件中逐帧提取图像，并保存为JPEG格式的文件。如果你在程序运行时看到了"已保存图片"的输出，但是在文件夹内没有找到保存的图片，有可能是以下原因导致： 1. 文件夹权限问题：请检查你保存...

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。

下面是我的函数，在进else时会报刚刚的错误： def slot_vedioOpen(self): if self.flag_vedio_isOpen == False: self.flag_vedio_isOpen = True self.btn_videoOpen.setText("关闭视频") self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取画面的宽度和高度 width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) while True: ret, frame = self.cap.read() frame = cv2.flip(frame, 1) frame.flags.writeable = False frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # results = hands.process(frame) # process()是手势识别最核心的方法，通过调用这个方法，将窗口对象作为参数，mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中 frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("virtual drag", frame) # 0xff==27表示esc键退出 if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: break else: self.btn_videoOpen.setText("开启视频") self.flag_vedio_isOpen = False self.cap.release() # cv2.destroyAllWindows()

这个错误一般是因为 OpenCV 没有... frame = cv2.flip(frame, 1) # ... 这样，如果读取图像帧失败，就会跳过后续的代码，继续进行下一次循环。这可能会导致视频播放不流畅，但能够避免程序因为读取失败而崩溃。

python frame_count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取视频的总帧数 fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取当前视频帧率 如何通过中间帧数截图

4. 使用cv2.VideoCapture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)设置读取的位置到第i帧，然后读取并保存帧到文件。这里是一个循环，遍历间隔帧并保存截图： python for i in range(0, frame_count, interval_frames...

python frame_count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取视频的总帧数 fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取当前视频帧率 如何通过中甲帧数截图

frame_count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 计算每秒内的帧数，用于设置间隔 interval_frames = int(frame_count / fps) # 设定截图的间隔帧数（例如每隔10帧...

代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video 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)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存带有检测结果的图像或视频的。如果save_img为真，那么就会保存一张带有检测结果的图像。如果数据集模式是'image'，那么就会将这个图像保存到指定的路径save_path中。如果数据集模式是'video'...

# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video 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)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

如果当前的数据集模式为视频，则会获取视频的FPS、宽度和高度。如果当前的数据集模式为流，则将FPS设置为30，宽度和高度设置为当前图像的宽度和高度。最终，会将带有边界框的图像添加到视频中，并将视频保存到指定的...

cap = cv2.VideoCapture(video_file) frameCount = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

其中，cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT属性返回视频的总帧数，而cv2.CAP_PROP_FPS则返回视频的帧率（每秒播放的帧数）。 下面是如何演示这两个操作的示例： python import cv2 # 初始化VideoCapture对象 cap = ...

total_frames = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取视频总帧数 current_frame = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)) # 获取当前帧数 progress = int((current_frame / total_frames) * 100) # 计算进度百分比 self.horizontalSlider_player.setValue(progress) # 更新进度条的值 这些代码是什么意思

- capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) 返回视频的总帧数，int() 函数将其转换为整数类型并赋值给变量 total_frames。 - capture.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) 返回当前视频播放的帧数，int() 函数将...

import cv2 # 定义阈值（相似度百分比） threshold = 90 # 加载存储在闪存中的视频码流 flash_video = cv2.VideoCapture('path/to/flash_video.mp4') # 加载接收到的视频码流 received_video = cv2.VideoCapture('path/to/received_video.mp4') # 检查视频是否成功打开 if not flash_video.isOpened() or not received_video.isOpened(): print("无法打开视频文件") exit() frame_count = min(flash_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), received_video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) match_count = 0 for i in range(int(frame_count)): # 从闪存视频和接收到的视频中读取帧 ret_flash, frame_flash = flash_video.read() ret_received, frame_received = received_video.read() if not ret_flash or not ret_received: print("视频读取错误") break # 将帧转换为灰度图像进行比较 gray_flash = cv2.cvtColor(frame_flash, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_received = cv2.cvtColor(frame_received, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用均方差计算帧之间的相似度 mse = ((gray_flash - gray_received) ** 2).mean() # 计算相似度百分比 similarity = (1 - mse / 255) * 100 # 判断帧是否相似 if similarity >= threshold: match_count += 1 # 计算相似度百分比 match_percentage = match_count / frame_count * 100 # 判断是否通过 if match_percentage >= threshold: print("通过") else: print("失败") # 释放资源 flash_video.release() received_video.release() 请将这段程序用C语言实现

double frameCount = std::min(flashVideo.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT), receivedVideo.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT)); int matchCount = 0; for (int i = 0; i ; i++) { cv::Mat frameFlash, ...

input_video_width = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) input_video_height = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) input_video_fps = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) input_video_fourcc = int(cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'))

其中 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 分别表示视频帧的宽度和高度，cv2.CAP_PROP_FPS 表示视频的帧率，cv2.VideoWriter_fourcc 用来指定编码格式，通常使用 MPEG-4 编码格式，即 '...

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) 返回视频的帧率，即每秒钟视频播放的帧数。 cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) 返回视频的总帧数，即视频中包含的所有帧数。 其中，cap 是视频捕获对象，使用 cv2.VideoCapture...
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