opencv 将识别标注后的视频保存

在上面的代码中，我们已经创建了一个视频写入对象 `out`，并把处理后的帧写入到了新的视频文件中。具体地，我们使用了 `out.write(frame)` 将每一帧写入到新的视频文件中。

因此，当程序运行完毕后，您可以在代码所在的目录下找到一个名为 `output.mp4` 的视频文件，其中包含了识别标注后的视频。

相关问题

根据提供的视频文件，调用 OpenCV 分类器检测视频中的行人并用绿色框进行标注，将框的中心 点用红色点进行标注，将识别标注处理后的视频保存

这是一个需要编写代码才能完成的任务，以下是一份示例代码，供您参考：

import cv2

# 加载分类器
classifier = cv2.CascadeClassifier("path/to/haar_cascade.xml")

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")

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

# 创建视频处理器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter("path/to/output.mp4", fourcc, fps, (width, height))

# 处理每一帧
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测行人
    pedestrians = classifier.detectMultiScale(gray)

    # 标注行人
    for (x, y, w, h) in pedestrians:
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 绘制中心点
        center_x = int(x + w / 2)
        center_y = int(y + h / 2)
        cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 0, 255), -1)

    # 写入处理后的帧
    out.write(frame)

# 释放资源
cap.release()
out.release()

在运行代码之前，您需要将其中的路径替换为实际视频文件和分类器文件的路径。此代码使用 Haar 级联分类器检测行人，并在检测到的行人周围绘制矩形框和中心点，然后将处理后的视频帧写入输出文件。您可以根据需要更改输出文件的格式和路径。

根据提供的视频数据集，调 用 opencv 中的分类器，对视频中的面部微笑进行检测，要求检测到 微笑时使用蓝色方框框出，并标注字符‘smile’打印展示在视频中， 并将识别标注后的视频保存

好的，根据您的要求，我来说明一下具体的步骤：

1. 首先，需要安装 OpenCV 库。您可以使用 pip install opencv-python 命令进行安装。

2. 接着，需要下载面部微笑分类器。您可以从 OpenCV 官网下载 haarcascade_smile.xml 文件。

3. 然后，需要编写 Python 代码读取视频并进行面部微笑检测。

以下是示例代码：

import cv2

# 加载分类器
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_smile.xml')

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

# 获取视频帧率
fps = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# 获取视频尺寸
width = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建视频写入对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height))

# 处理视频帧
while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video_capture.read()
    
    # 如果视频结束，则退出循环
    if not ret:
        break
    
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测面部微笑
    smiles = smile_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    
    # 绘制面部微笑检测结果
    for (x, y, w, h) in smiles:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(frame, 'smile', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2)
    
    # 写入视频帧
    out.write(frame)
    
    # 显示视频帧
    cv2.imshow('Video', frame)
    
    # 按下 q 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
video_capture.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先加载了面部微笑分类器，然后打开了视频文件，并获取了视频的帧率和尺寸。接着，我们创建了一个视频写入对象，用于将检测结果写入到一个新的视频文件中。然后，我们不断地读取视频帧，并对每一帧进行面部微笑检测。检测结果用蓝色方框框出，并标注字符‘smile’打印展示在视频中。最后，我们将处理后的视频帧写入到新的视频文件中，并在窗口中显示出来。如果按下 q 键，则退出循环。

4. 最后，运行代码即可进行面部微笑检测，并将识别标注后的视频保存。您需要将 haarcascade_smile.xml 文件和视频文件放在同一目录下，并将代码中的文件名替换成您自己的文件名。

希望这个回答对您有所帮助！