out=cv2.VideoWriter(f'{video_name}.avi',fourcc,25.0 ,(int(cap.get(3)),int(cap.get(4))))什么意思

时间: 2024-05-28 17:11:13 浏览: 138
RAR

Linux_video_capture.rar_Unix_Linux_linux 摄像头_usb video_usb摄像头_摄像

这段代码是用来创建一个用于保存视频文件的 `VideoWriter` 对象。具体来说： - `cv2.VideoWriter` 是 OpenCV 库中的一个函数，用于创建视频编码器。 - `f'{video_name}.avi'` 表示要保存的视频文件名，其中 `video_name` 是一个变量名，表示视频文件的名称。 - `fourcc` 是视频编码器的四字符代码，它指定了视频文件的压缩方式。例如，`cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')` 表示使用 XviD 编码器，`cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')` 表示使用 MPEG-4 编码器。 - `25.0` 表示保存视频的帧率。 - `(int(cap.get(3)),int(cap.get(4)))` 表示保存视频的分辨率，其中 `cap.get(3)` 和 `cap.get(4)` 分别表示视频的宽度和高度。`int()` 函数将其转换为整数类型。 因此，这段代码的作用是创建一个用于保存视频文件的 `VideoWriter` 对象，用于将视频帧写入到文件中。
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import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') out = None if not cap: print("打开摄像头失败") while True: success, frame = cap.read() if success: cv2.imshow("frame", frame) out = cv2.VideoWriter('./video/save.mp4', fourcc, fps, (width, height)) out.write(frame) key = cv2.waitKey(0) if key == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() out.release()这段代码有错吗 为什么只能显示一帧视频

1. out = cv2.VideoWriter('./video/save.mp4', fourcc, fps, (, height)) 这一行代码应该放在循环外部，否则每一帧都会创建一个新的VideoWriter对象，这可能导致只保存最后一帧。 2. out.write(frame) 这一...

if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存视频的。它会检查是否需要保存视频，并检查保存路径是否有更改。如果路径改变了，则释放之前的视频写入器，创建一个新的写入器来写入新的视频。...最后，它使用cv2.VideoWriter将帧写入视频。

out1 = cv2.VideoWriter(video_path1,out1 = cv2.VideoWriter(video_path1, fourcc, 30.0, (640, 480)), 30.0, (640, 480))

这行代码有语法错误，应该是： out1 = cv2.Video(video_path1, fourcc, 30.0...- fourcc：指定视频编码格式，如 cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')。 - 30.0：指定帧率。 - (640, 480)：指定视频的分辨率。

请解释以下代码 import cv2 import numpy as np import tempfile import os kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8, 8))#定义运算核大小 mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 创建混合高斯模型来用于背景建模 def motionDetection(inputPath): print(inputPath) cap = cv2.VideoCapture(inputPath)#从inputPath读入视频 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频的帧率 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))#获取视频的大小 output_viedo_frame = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 output_viedo_fmask = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 outputPath=tempfile.mkdtemp()#创建输出视频的临时文件夹的路径 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('a','v','c','1')#视频编码：h264,只有h264格式的mp4文件才能在浏览器直接播放 video_save_path_frame = os.path.join(outputPath,"frame1.mp4")#创建输出视频路径 video_save_path_fmask = os.path.join(outputPath,"fmask1.mp4")#创建输出视频路径 output_viedo_frame.open(video_save_path_frame , fourcc, fps, size, True) output_viedo_fmask.open(video_save_path_fmask , fourcc, fps, size, True)

这段代码导入了cv2、numpy和temp...最后，使用cv2.VideoWriter()函数打开两个输出视频文件，分别将其编码为h264格式的mp4文件，并将帧率和视频大小传入。其中第五个参数True表示输出的视频是彩色的，而不是灰度图像。

代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

如果数据集模式是'video'或者'stream'，那么就会将这个带有检测结果的图像写入到视频文件中。如果vid_path与save_path不同，说明需要保存一个新的视频文件，就需要释放之前的视频写入器vid_writer。如果当前...

input_video_width = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) input_video_height = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) input_video_fps = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) input_video_fourcc = int(cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'))

其中 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 分别表示视频帧的宽度和高度，cv2.CAP_PROP_FPS 表示视频的帧率，cv2.VideoWriter_fourcc 用来指定编码格式，通常使用 MPEG-4 编码格式，即 '...

# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

否则，如果数据集模式为'video'或'stream'，则将带有边界框的图像添加到视频中。如果保存路径与当前视频不同，则会创建新的视频文件（如果之前有一个视频写入器，则会释放它）。如果当前的数据集模式为视频，则会...

import cv2 # 创建混合高斯模型 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=50, detectShadows=False) # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture('t1.mp4') # 获取视频帧率、宽度和高度 fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建前景视频对象 fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 高斯模型背景减除法 fgmask = fgbg.apply(frame) # 缩放比例 scale_percent = 50 # 计算缩放后的新尺寸 width = int(frame.shape[1] * scale_percent / 100) height = int(frame.shape[0] * scale_percent / 100) dim = (width, height) # 缩放图像 frame = cv2.resize(frame, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) fgmask = cv2.resize(fgmask, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 形态学开运算去除噪点 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 寻找轮廓并计算周长 contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if perimeter > 500: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('fgmask', fgmask) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放对象 cap.release() fg_out.release() cv2.destroyAllWindows()改这个程序，消除视频抖动的影响，不要用光流补偿

fg_out = cv2.VideoWriter('foreground_video.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), fps, (width, height)) # 初始化上一帧 prev_frame = None # 循环遍历视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not...

帮我检查代码def p2v(ex1_path_src,ex1_path_out): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') classes = natsorted(os.listdir(ex1_path_src),alg=ns.PATH) # print(classes) # print("image classes length:",len(classes)) for subname in classes: # print(subname) ems_path = os.path.join(ex1_path_src,subname) o1p = os.path.join(ex1_path_out,subname) folder = os.path.exists(o1p) if not folder: os.makedirs(o1p) emotions = natsorted(os.listdir(ems_path),alg=ns.PATH) for emotion in emotions: single_e_path = os.path.join(ems_path,emotion) o2p = os.path.join(o1p,emotion) pics = natsorted(os.listdir(single_e_path),alg=ns.PATH) savR = o2p+'.avi' videowrite = cv2.VideoWriter(savR,fourcc,30,(256,256)) print(savR) for pic in pics: img0path = os.path.join(single_e_path,pics[0]) pic_path = os.path.join(single_e_path,pic) savPath = os.path.join(o2p,pic) immg = cv2.imread(pic_path,1) # print('类型:',type(immg),'_高:',immg.shape[0],'_宽:',immg.shape[1],'_通道数:',immg.shape[2]) videowrite.write(immg) videowrite.release()

3. 在读取图片时，使用了 cv2.imread 函数。如果图片格式不同，可能会导致读取失败。建议使用 Pillow 库（即 PIL 库的 fork 版本）来读取图片，例如：from PIL import Image 和 immg = Image.open(pic_path)。...

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 编码器类型 output_file = "sushe(jc).mp4" out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, 24, (640, 368))

这段代码使用了OpenCV库中的VideoWriter类，用于将一系列图像帧合成为视频。其中，fourcc参数用于指定视频编码格式，这里使用的是mp4v格式；output_file参数指定输出的视频文件名；24表示视频的帧率，即每秒播放的...

def button_video_open(self): video_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开视频", "", "*.mp4;;*.avi;;All Files(*)") if not video_name: return flag = self.cap.open(video_name) if flag == False: QtWidgets.QMessageBox.warning( self, u"Warning", u"打开视频失败", buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok, defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok) else: self.out = cv2.VideoWriter('prediction.avi', cv2.VideoWriter_fourcc( *'MJPG'), 20, (int(self.cap.get(3)), int(self.cap.get(4)))) self.timer_video.start(30) self.pushButton_3.setDisabled(True) self.pushButton.setDisabled(True) self.pushButton_2.setDisabled(True)

6. 如果打开成功，则使用 cv2.VideoWriter 创建一个视频写入对象，用于将预测结果保存为视频文件。 7. self.timer_video.start 是一个 PyQt5 中的计时器，用于定时获取视频帧。当定时器启动后，每隔 30 毫秒就会...

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) self.timer_video = QtCore.QTimer() self.setupUi(self) self.init_logo() self.init_slots() self.cap = cv2.VideoCapture() self.out = None # self.out = cv2.VideoWriter('prediction.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), 20.0, (640, 480))

这段代码是用PyQt5库编写图形界面的代码，并且使用OpenCV库进行视频处理。在初始化函数中，创建了...如果需要写入视频文件，可以将out对象初始化为一个VideoWriter对象，并指定视频文件的名称、编码器、帧率和分辨率。

为我解释每一行代码，增加注释 def video_recognize(v_path, s_path): cap = cv2.VideoCapture(v_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 帧率 w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 宽 h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 高 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G') # 指定视频编码方式 videoWriter = cv2.VideoWriter(s_path, fourcc, fps, (w, h)) # 创建视频写对象 frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 视频总帧数 if v_path == 0: while 1: # Find haar cascade to draw bounding box around face ret, frame = cap.read() facecasc = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = facecasc.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5) for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(frame, (x, y - 50), (x + w, y + h + 10), (255, 0, 0), 2) roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w] cropped_img = np.expand_dims(np.expand_dims(cv2.resize(roi_gray, (48, 48)), -1), 0) prediction = model.predict(cropped_img) maxindex = int(np.argmax(prediction)) cv2.putText(frame, emotion_dict[maxindex], (x + 20, y - 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) # show the output frame cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # if the q key was pressed, break from the loop if key == ord("q"): break

videoWriter = cv2.VideoWriter(s_path, fourcc, fps, (w, h)) # 获取视频的总帧数 frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 如果输入的是摄像头设备号 if v_path == 0: while 1: # 读取一...

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, (640, 480))

out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, (640, 480))创建了一个名为output.avi的视频文件，并将其作为输出流out。其中，fps参数指定了视频的帧率，(640, 480)参数指定了视频的宽度和高度。该...

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))

This code sets up a VideoWriter object to write video frames to a file named "output.avi" with the XVID codec, a frame rate of 20 frames per second, and a resolution of 640x480 pixels. The asterisk ...

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break out.write(frame) python rfcn.py frame

接下来，使用cv2.VideoWriter_fourcc()函数定义视频编码格式（此处为XVID）。然后，使用cv2.VideoWriter()函数创建一个视频输出文件，并指定编码格式、帧率和分辨率（此处为20帧/秒，640x480）。 接下来，使用一个...

if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)

这段代码是用来创建一个视频写入器，将捕获到的视频帧...视频帧的大小可以通过读取视频捕获对象的属性 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 获取。视频帧率 video_fps 则需要在调用这段代码前指定。

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