cap = cv2.VideoCapture(video_file) frameCount = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
时间: 2024-10-17 08:09:22 浏览: 35
当你使用OpenCV的VideoCapture对象`cv2.VideoCapture(video_file)`打开视频文件时,你可以通过调用`.get()`方法来获取视频的相关信息。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 = cv2.VideoCapture(video_file)
# 获取视频的帧总数
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
print(f"视频总帧数: {frame_count}")
# 获取视频的帧率
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
print(f"视频帧率: {fps} frames per second")
# 关闭VideoCapture对象
cap.release()
```
请注意,在上述代码中,如果遇到获取帧率错误,可能是因为`cv2.CAP_PROP_POS_MSEC`这个枚举值被误用了[^2]。如果你需要获取视频的持续时间(以毫秒为单位),应该使用`cv2.CAP_PROP_POS_MSEC`,而不是`cv2.CAP_PROP_FPS`。
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写一个脚本测试C++的videocapture速度
以下是一个简单的脚本示例,用于测试 C++ 的 VideoCapture 的速度:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <chrono>
int main() {
// 打开视频文件
cv::VideoCapture cap("your_video_file.mp4");
if (!cap.isOpened()) {
std::cerr << "无法打开视频文件" << std::endl;
return -1;
}
// 获取视频的帧率和总帧数
double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS);
int totalFrames = cap.get(cv::CAP_PROP_FRAME_COUNT);
// 定义计时器
std::chrono::steady_clock::time_point start, end;
// 循环读取并处理每一帧
cv::Mat frame;
int frameCount = 0;
while (cap.read(frame)) {
if (frame.empty()) {
std::cerr << "无法读取帧" << std::endl;
break;
}
// 处理帧...
frameCount++;
// 输出当前帧数
std::cout << "当前帧数: " << frameCount << std::endl;
// 判断是否到达总帧数,如果是则跳出循环
if (frameCount >= totalFrames) {
break;
}
}
// 计算时间差并输出平均帧率
double elapsedTime = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count() / 1000.0;
double avgFps = frameCount / elapsedTime;
std::cout << "平均帧率: " << avgFps << std::endl;
return 0;
}
```
请将 `your_video_file.mp4` 替换为您要测试的视频文件的路径。
在这个脚本中,我们使用 OpenCV 的 VideoCapture 类来打开视频文件。然后,我们使用循环来逐帧读取视频,并在每一帧上进行处理(您可以根据实际需求进行修改)。我们还记录当前帧数,并在每一帧上输出当前帧数。
脚本结束后,我们计算从开始到结束的时间差,并根据总帧数计算平均帧率。这样可以测试 VideoCapture 的读取速度。
请注意,此脚本仅用于测试 VideoCapture 的速度,您可以根据实际需求进行修改和扩展。另外,确保已经正确安装并配置了 OpenCV C++ 库。
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