cv::CAP_PROP_

`cv::CAP_PROP_`是OpenCV库中一系列预定义的常量，它们代表了视频捕获（Video Capture）操作的各种属性（Properties）。这些常量前缀`CAP_PROP_`，通常用于设置或获取特定摄像设备的参数，比如帧率（`CAP_PROP_FPS`）、分辨率（`CAP_PROP_FRAME_WIDTH` 和 `CAP_PROP_FRAME_HEIGHT`）、白平衡（`CAP_PROP_BRIGHTNESS`, `CAP_PROP_CONTRAST`, etc.）等。

当你使用`VideoCapture`对象时，可以使用这些常量作为参数传递给`set()`方法来调整设备参数，或者使用`get()`方法来查询当前的设备设置值。例如：

cv::VideoCapture cap(0);
if (!cap.isOpened()) {
    // 处理设备打开失败...
}
double fps = cap.get(cv::CAP_PROP_FPS); // 获取当前帧率
cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640); // 设置宽度为640像素

相关问题

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()

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`。

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)与cv2.resize的区别

`cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)` 和 `cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)` 是用于设置视频捕获对象（`cap`）的宽度和高度属性，以指定希望捕获的视频帧的尺寸。这在实时视频处理中很常见，可以用来控制捕获到的视频帧的分辨率。

而 `cv2.resize()` 是 OpenCV 中的一个函数，用于调整图像的大小。它可以将图像缩放到指定的宽度和高度，或者按照比例缩放图像。

区别如下：

- `cap.set()` 是用于设置视频捕获对象的帧尺寸，它直接在摄像头或视频源上进行设置，对于实时视频捕获非常有效。它可以在捕获视频帧之前设置所需的分辨率，以便后续处理或显示。

- `cv2.resize()` 则是用于调整图像的大小，可以对图像进行缩放。它可以根据指定的目标大小或比例来调整图像的尺寸。这个函数通常用于对已经获取到的图像进行离线处理，而不会改变原始视频流的分辨率。

总结起来，`cap.set()` 用于实时视频捕获对象的分辨率设置，而 `cv2.resize()` 用于对已经获取到的图像进行离线的大小调整。

希望能解答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。