width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

时间: 2024-05-23 22:16:28 浏览: 201
这段代码使用了OpenCV库中的`cap`对象,该对象代表了一个视频捕捉设备(如摄像头)或一个视频文件。`cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH`是一个常量,表示获取视频帧的宽度。`cap.get()`方法可以获取捕捉设备或文件的一些属性值,其中包括视频帧的宽度。因此,这段代码的作用是获取视频帧的宽度,并将其转换为整数类型并赋值给`width`变量。
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def getInfo(sourcePath): cap = cv2.VideoCapture(sourcePath)#用于读取视频文件或者从摄像头采集实时视频的函数 info = { "framecount": cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), "fps": cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), "width": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), "heigth": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_Heigth)), "codec": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC)) } cap.release() return info 给这行代码做标注

这段代码定义了一个名为 `getInfo` 的函数,它接收一个参数 `sourcePath`,该参数用于指定要读取的视频文件路径。函数的作用是返回一个字典类型的视频信息,包括视频帧数、帧率、宽度、高度和编解码器等信息。 在函数内部,首先使用 `cv2.VideoCapture()` 函数打开指定的视频文件,并将返回的 VideoCapture 对象赋值给变量 `cap`。然后,使用 `cap.get()` 方法获取视频的相关信息,包括帧数、帧率、宽度、高度和编解码器。这些信息对应的参数是 `cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT`、`cv2.CAP_PROP_FPS`、`cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH`、`cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 和 `cv2.CAP_PROP_FOURCC`。其中,`cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT` 表示视频的帧数,`cv2.CAP_PROP_FPS` 表示视频的帧率,`cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH` 和 `cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 分别表示视频的宽度和高度,`cv2.CAP_PROP_FOURCC` 表示视频的编解码器。获取到这些信息后,将它们保存在一个字典类型的变量 `info` 中。 最后,使用 `cap.release()` 方法释放 VideoCapture 对象,并返回保存视频信息的字典变量 `info`。

这段代码有错吗import cv2.cv as cv #import cv2 ) nbFrames = int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT)) #nbFrames = intcap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) #获取其他一些视频帧相关参数 #CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH Width of the frames in the video stream #CV_CAP_P

这这段这段代码这段代码在这段代码在新这段代码在新版这段代码在新版的这段代码在新版的Open这段代码在新版的OpenCV这段代码在新版的OpenCV中这段代码在新版的OpenCV中已这段代码在新版的OpenCV中已经这段代码在新版的OpenCV中已经过这段代码在新版的OpenCV中已经过时这段代码在新版的OpenCV中已经过时,这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的Open这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码可以这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码可以正这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码可以正常这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码可以正常工这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码可以正常工作这段代码在新版的OpenCV中已经过时,应该改为import cv2。如果你使用的是较旧的OpenCV版本,则这段代码可以正常工作。
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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

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