import cv2 # 从摄像头中取得视频 cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取视频播放界面长宽 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) + 0.5) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) + 0.5) # 指定编码 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') #视频的输出格式 out = cv2.VideoWriter('./output.mp4', fourcc, 10, (width, height)) while(cap.isOpened()): #读取帧摄像头 ret:返回布尔值 frame：返回每一帧 ret, frame = cap.read() #print(frame.shape) if ret == True: #翻转每一帧 resultFrame = cv2.flip(frame,1) if len(resultFrame.shape)==1 : gray = cv2.cvtColor(resultFrame,cv2.COLOR_BAYER_BG2GRAY) else: gray = resultFrame face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_default.xml') face = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5) if len(face)>0: li = [] li = face[0] cut = resultFrame[li[1]:li[1]+li[2],li[0]:li[0]+li[3]] shp = cut.shape img_dog = cv2.imread('./img/dog.jpg') img_dog = cv2.resize(img_dog, (shp[0], shp[1])) resultFrame[li[1]:li[1] + li[2], li[0]:li[0] + li[3]] = img_dog else: pass out.write(resultFrame) cv2.imshow('My Camera',resultFrame) #键盘按 Q 退出 if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('q'): break else: break # 释放资源 out.release() cap.release() cv2.destroyAllWindows()分析一下每一步的含义

这段代码使用 OpenCV 库来从摄像头中获取视频，并实时进行人脸识别和狗脸替换。以下是每个步骤的含义：

1. 导入 OpenCV 库

2. 从摄像头中获取视频，获取视频的宽度和高度，并指定视频的输出格式。

3. 进入 while 循环，循环读取每一帧图像。

4. 对每一帧进行翻转，将其水平翻转。

5. 对翻转后的帧进行人脸检测，使用 Haar 级联分类器进行检测。

6. 如果检测到人脸，则将人脸部分裁剪出来，并将其大小与预先准备好的狗脸图像相同。

7. 将裁剪出来的人脸部分替换为狗脸图像。

8. 将处理过的帧写入输出视频中，并在窗口中显示处理后的帧。

9. 如果按下 'q' 键，则退出循环。

10. 释放资源，包括输出视频、摄像头和窗口。

相关问题

python cv2.puttext 根据视频的长宽，在右上角，增加文字

可以使用OpenCV的putText函数在视频的右上角增加文字。首先需要获取视频的长宽，然后确定文字的位置，最后使用putText函数增加文字。

以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 获取视频的长宽
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 定义文字内容和位置
text = 'Hello World!'
org = (width - 200, 50)  # 右上角

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 在视频帧上增加文字
        cv2.putText(frame, text, org, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
        
        # 显示视频帧
        cv2.imshow('frame', frame)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

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

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.VideoCapture`函数读取视频，然后使用`cap.get`函数获取视频的长宽。接着，我们定义了要显示的文字内容和位置，这里我们将文字显示在视频的右上角。在每一帧视频上，我们使用`cv2.putText`函数将文字增加到视频帧中。最后，我们使用`cv2.imshow`函数显示视频帧，并等待用户按下`q`键退出程序。

输入视频路径获取视频长宽python opencv

在Python中，使用OpenCV库可以很容易地获取视频文件的长度（帧数）和每一帧的宽度和高度。以下是一个简单的例子：

import cv2

def get_video_info(video_path):
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 检查是否成功打开
    if not cap.isOpened():
        print(f"无法打开视频文件: {video_path}")
        return None

    # 获取视频的基本信息
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))  # 帧宽
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 帧高
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 帧率
    frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 总帧数

    # 关闭视频流
    cap.release()

    return width, height, fps, frame_count

# 示例
video_path = 'path_to_your_video.mp4'
width, height, fps, frames = get_video_info(video_path)
if width and height:
    print(f"Video Information: Width: {width}, Height: {height}, FPS: {fps}, Total Frames: {frames}")