cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))为什么检测结束没有保存结果视屏

可能有多种原因导致检测结果没有保存为视频文件，以下是一些常见的问题：

1. 检测结果并没有被写入视频帧中。如果你只是在检测结束后停止了写入新帧，那么视频将是空的。你需要在每个帧上运行检测，并将检测结果绘制到帧上。

2. 视频帧率设置得过高，导致写入速度跟不上。如果你的帧率设置得过高，你的计算机可能无法跟上，导致视频写入速度慢。你可以尝试降低帧率，或者使用更快的计算机。

3. 视频保存路径无效。如果你的视频保存路径无效，那么视频将无法保存。请确保你的保存路径正确，并且有足够的权限。

4. 视频编码器不被支持。如果你指定的编码器不被支持，那么视频将无法保存。尝试更改编码器，或者使用支持的编码器。

你可以检查以上问题，看看是否能够解决你的问题。如果问题仍然存在，你可以提供更多的代码和错误信息，以便更好地帮助你解决问题。

相关问题

from ultralytics import YOLO save_path='' model = YOLO("best.pt") model(save_path,save=True) 根据这个yolov8的代码，帮我写出一段代码，要求能够对车辆图片或者车辆视频或者调用摄像头对车辆进行检测，要求能够检测出车辆的类别以及车辆行驶的实时车速，类别有bike、bus、car、other、trucks，类别名称跟车速显示在窗口上，显示我识别到什么车辆以及车辆的时速是多少

好的，以下是基于YOLOv5的代码示例，能够对车辆图片、视频或者摄像头进行物体检测，包括车辆的类别和实时车速的显示：

import cv2
from ultralytics import YOLO

# 初始化模型，加载权重
model = YOLO("best.pt")

# 车辆类别名称
class_names = ['bike', 'bus', 'car', 'other', 'truck']

# 定义摄像头编号或者视频文件路径，如果需要检测图片则直接传入图片路径即可
video_path = 0   # 0表示使用默认的摄像头，也可以传入视频文件路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

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

# 获取视频帧率和分辨率
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建视频写入器
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, (width, height))

# 定义字体和字体大小
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 1

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 对图像进行物体检测
        results = model(frame)

        # 遍历检测结果
        for result in results.xyxy[0]:
            # 获取物体类别和置信度
            class_id = int(result[5])
            confidence = result[4]

            # 如果是车辆，则进行车速检测
            if class_id in [0, 1, 2, 3, 4]:
                # 假设这里使用某种算法检测车速，返回实时车速
                speed = detect_speed(frame)

                # 在图像上绘制物体框和类别名称
                x1, y1, x2, y2 = result[:4]
                cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
                cv2.putText(frame, f"{class_names[class_id]}: {speed:.2f} km/h", (x1, y1 - 10), font, font_scale, (0, 0, 255), 2)

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)

        # 写入视频文件
        out.write(frame)

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

# 释放摄像头或者关闭视频文件
cap.release()

# 关闭视频写入器
out.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`detect_speed()`函数需要根据实际情况来编写，可以使用光流法或者基于深度学习的方法来检测车速。另外，需要安装`opencv-python`和`pycocotools`等库才能运行以上代码。

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) 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) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，`mode`变量可以设置为`predict`或`video`，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。

在`predict`模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，最后将分割结果显示出来。

在`video`模式下，程序会读取一个视频文件，然后对每一帧进行分割，最后将分割后的视频保存下来。

在进行分割时，程序会将分割结果可视化为彩色图像，其中每一类的像素点会被标记为不同的颜色。