opencv视频边缘检测

要在OpenCV中进行视频边缘检测，可以使用cv2.Canny()函数和cv2.VideoCapture()函数。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用cv2.Canny()函数和cv2.VideoCapture()函数进行视频边缘检测：

import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 检查视频是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("Error opening video file")

# 获取视频的帧速率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 获取视频的宽度和高度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建视频编写器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height), False)

# 循环读取视频帧
while cap.isOpened():
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果成功读取一帧
    if ret:
        # 将帧转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 使用Canny函数进行边缘检测
        edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

        # 将边缘检测结果写入输出视频
        out.write(cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR))

        # 显示结果
        cv2.imshow('Canny Edges', edges)

        # 按下q键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

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

在这个示例代码中，我们首先使用cv2.VideoCapture()函数打开一个视频文件。然后，我们使用cap.get()函数获取视频的帧速率、宽度和高度。接下来，我们创建一个视频编写器，并使用循环读取视频帧。对于每一帧，我们将其转换为灰度图像，并使用cv2.Canny()函数进行边缘检测。最后，我们将边缘检测结果写入输出视频，并显示结果。按下q键退出循环。