import os.path import cv2 # --------------------------- def from_video_get_img(video_path): print(video_path) print(video_path + ' Is Loading...') # 创建存放结果图片的文件 save_file_name = video_path.split('/')[-1].split('.')[0] save_fgmask_path = 'Package/Fgmask/' + save_file_name + '/' if not os.path.exists(save_fgmask_path): os.makedirs(save_fgmask_path) # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if cap.isOpened(): # best>MOG fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() fgmask_img_list = [] id = 0 flag = True while flag: ret, frame = cap.read() if ret: fgmask = fgbg.apply(frame) fgmask_img_list.append(fgmask) id += 1 cv2.imshow('frame', fgmask) cv2.waitKey(1) else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 写入中间30%-70%的图片张以确保质量 length = len(fgmask_img_list) for i in range(int(length * 0.2), int(length * 0.8) + 1): cv2.imwrite(save_fgmask_path + str(i) + '.png', fgmask_img_list[i]) if __name__ == "__main__": # 在此强调 video 一定要改名为：名字代号_走路状态_序号.视频类型 的格式，不然程序会报错 # 如果想要不报错 请修改 save_file_name 这个变量的赋值过程 from_video_get_img("E:\opencv\deepdearning\tds_nm_01.mp4")

这两个语句是Python代码中的导入语句，用于导入相应的模块。其中，os.path是Python内置的操作文件路径的模块，而cv2则是OpenCV库的Python接口，用于图像处理和计算机视觉相关的任务。通过导入这些模块，就可以在Python程序中调用其中的函数和类来完成具体的操作。

相关问题

cv2.imread(pic_path, -1)

cv2.imread(pic_path, -1) 是 OpenCV 库中的一个函数，用于读取图像文件。

参数 `pic_path` 是图像文件的路径，可以是相对路径或绝对路径。函数会返回一个包含图像数据的 numpy 数组对象。

参数 `-1` 用于指定读取图像的方式，有以下几种选项：
- `cv2.IMREAD_COLOR` (1)：以彩色模式读取图像，默认值。
- `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` (0)：以灰度模式读取图像。
- `cv2.IMREAD_UNCHANGED` (-1)：以原始模式读取图像，包括 alpha 通道。

例如，如果你想以彩色模式读取名为 "image.jpg" 的图像文件，可以使用以下代码：

import cv2

pic_path = "image.jpg"
img = cv2.imread(pic_path, cv2.IMREAD_COLOR)

请注意，在使用 `cv2.imread` 函数前，需要先安装并导入 OpenCV 库。

dlibcp38-python-38-cp38-.zip

### 回答1：
dlibcp38-python-38-cp38-.zip是一个压缩文件，其中包含了一个Python第三方库dlib的特定版本和相关的编译版本。这个文件命名中的cp38表示的是Python版本为3.8，而dlibcp38表示的是此库经过了特定的修改和编译以适配Python 3.8。

dlib是一个强大的C++机器学习和计算机视觉库，它提供了一系列高性能的算法和工具，可以用于人脸检测、人脸识别、面部表情分析、人脸特征点检测等多种计算机视觉任务。为了在Python中使用dlib库，需要安装对应的Python绑定和编译版本。

这个压缩文件提供了编译好的dlib库和与Python 3.8兼容的绑定，使得开发者可以在Python 3.8环境下直接使用dlib库进行开发和应用。

要使用这个压缩文件，需要首先下载并解压缩它。然后，可以将解压后的文件夹中的内容复制到Python的库目录下或者在项目中指定该库的路径。一旦完成了安装，就可以在Python代码中使用import语句来导入dlib库并开始使用它的功能了。

总而言之，dlibcp38-python-38-cp38-.zip是一个包含了Python 3.8版本的dlib库和相关绑定的压缩文件，提供了方便的安装方式，使得开发者可以轻松地在Python环境下使用dlib库进行计算机视觉和机器学习任务的开发和应用。

### 回答2：
"dlibcp38-python-38-cp38-.zip" 是一个文件名，扩展名为.zip，其中包含了dlib库的源代码和编译好的二进制文件，可用于Python 3.8的开发和使用。dlib是一个强大的机器学习库，提供了许多计算机视觉和机器学习算法的实现，例如人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位等。这个文件名中的"cp38"代表了Python的版本号为3.8，而"python-38"表示这个文件适用于Python 3.8环境。如果你希望在Python 3.8中使用dlib库，可以下载并解压这个.zip文件，在Python项目中引入相应的模块来使用dlib库提供的功能。

### 回答3：
dlibcp38-python-38-cp38-.zip是一个压缩文件，文件中包含有关于dlib库在Python 3.8环境下的编译版本。根据文件名可以得知，这个压缩文件适用于Python 3.8版本，并且是为了与CPython 3.8版本兼容的编译版本。

dlib是一个功能强大且广泛使用的C++机器学习库，它通过提供一系列现成的机器学习算法和工具来简化开发人员的工作。然而，由于dlib是使用C++编写的，所以在Python中使用该库需要进行一些额外的配置和编译。

为了方便使用dlib库，开发者提供了预先编译好的版本，以便我们无需手动进行编译和配置，只需将相应的文件添加到Python环境中即可。这个dlibcp38-python-38-cp38-.zip压缩文件就是其中一种兼容Python 3.8版本的预编译版本。

将这个压缩文件解压缩后，我们可以在解压后的文件夹中找到dlib库的各种源代码和二进制文件。我们可以通过将路径添加到Python的sys.path变量中，或者通过pip安装命令将其安装到Python环境中。一旦安装完成，我们就可以在Python脚本中导入dlib库并使用其中的函数和类来进行机器学习和图像处理等任务。

总之，dlibcp38-python-38-cp38-.zip是一个用于Python 3.8环境下的dlib库编译版本的压缩文件，我们可以使用它来方便地安装和使用dlib库。