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

这两行代码是用 OpenCV 库读取视频文件时获取视频的帧率和总帧数的方法。
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() 方法打开视频文件时会返回这个对象。具体用法可以参考以下代码：
import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("your_video_file_path.mp4")

# 获取视频的帧率和总帧数
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# 循环读取视频帧
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 对每一帧进行处理

# 释放资源
cap.release()
登录后复制
在这个例子中，我们首先打开视频文件并获取视频的帧率和总帧数，然后循环读取视频帧并对每一帧进行处理，最后释放资源。其中，cap.read() 方法用于读取视频的下一帧，返回值包括一个布尔值和一帧图像，如果读取到了最后一帧则返回 False。

相关问题

opencv Cap.get

OpenCV库中的cv::VideoCapture是一个用于处理视频流的类，它允许我们在程序中读取来自摄像头、文件或其他视频源的帧。当你想要获取某个视频捕获对象的一些属性信息时，可以使用get()函数。
Cap.get(index)这个方法接收一个索引作为参数，该索引对应于VideoCapture对象支持的一系列设置选项（也称为“cap properties”）。例如：

CAP_PROP_POS_MSEC (0): 返回当前帧的时间戳（以毫秒为单位）。
CAP_PROP_FRAME_WIDTH (int CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH): 返回当前视频的宽度。
CAP_PROP_FRAME_HEIGHT (int CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT): 返回当前视频的高度。
CAP_PROP_FPS (int CV_CAP_PROP_FPS): 返回视频的每秒帧数（frames per second, FPS）。
CAP_PROP_FRAME_COUNT (long int CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT): 返回视频中的总帧数（对直播视频无效）。

如果你想获取视频捕获对象的状态（比如是否连接成功），你可以使用isOpened()，而不是直接get()，因为它返回布尔值而不是具体的数值。

python使用opencv的GPU版本cv2.cudacodec.createVideoReader、cap.nextFrame()、reader.get()快速读取视频，并用imwrite保存图片

下面是一个使用GPU版本的opencv读取视频并保存图片的示例代码：
import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 创建GPU视频读取器
reader = cv2.cudacodec.createVideoReader('video.mp4')

# 获取视频帧率和尺寸
fps = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 定义保存图片的路径和文件名前缀
save_path = 'frames/'
file_prefix = 'frame'

# 定义计数器和时间戳，用于计算保存的图片文件名
count = 0
timestamp = 0

# 读取视频帧并保存为图片
while True:
# 从GPU视频读取器中读取一帧
ret, frame = reader.nextFrame()

# 判断读取是否成功
if not ret:
break

# 计算保存的图片文件名并保存图片
filename = save_path + file_prefix + '_' + str(count) + '.jpg'
cv2.imwrite(filename, frame)

# 更新计数器和时间戳
count += 1
timestamp += 1 / fps

# 跳转到指定时间戳
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, timestamp * 1000)

# 释放资源
cap.release()
reader.release()
登录后复制
在上述示例代码中，我们使用cv2.cudacodec.createVideoReader()创建了一个GPU视频读取器对象reader，然后使用reader.nextFrame()方法从视频中读取一帧图像。由于GPU版本的opencv读取视频需要将数据从主机内存传输到GPU内存，因此在读取视频前，我们还需要使用cv2.VideoCapture()打开视频文件，并通过cap.set()方法跳转到指定的时间戳。最后，我们使用cv2.imwrite()方法将读取的视频帧保存为图片。