CAP_PROP_MODE

时间: 2024-01-23 11:15:37 浏览: 197
CAP_PROP_MODE是OpenCV中VideoCapture类的一个属性,用于指示当前捕捉模式的后端专用的值。它可以用来获取或设置捕捉模式。 以下是一个演示如何使用CAP_PROP_MODE属性的示例代码: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认的摄像头 if not cap.isOpened(): print("无法打开摄像头") else: mode = cap.get(cv2.CAP_PROP_MODE) # 获取当前捕捉模式 print("当前捕捉模式:", mode) # 设置捕捉模式为后端专用的值 cap.set(cv2.CAP_PROP_MODE, 1) mode = cap.get(cv2.CAP_PROP_MODE) # 再次获取当前捕捉模式 print("修改后的捕捉模式:", mode) cap.release() # 释放摄像头 ``` 这段代码首先打开默认的摄像头,然后获取并打印当前的捕捉模式。接着,将捕捉模式设置为后端专用的值,并再次获取并打印修改后的捕捉模式。
相关问题

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)

这段代码是用来保存带有检测结果的图像或视频的。如果`save_img`为真,那么就会保存一张带有检测结果的图像。如果数据集模式是'image',那么就会将这个图像保存到指定的路径`save_path`中。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`。如果当前正在处理的是视频,就会获取视频的帧率、宽度和高度;如果是实时流,就会默认使用30帧每秒、当前图像的宽度和高度,并将文件类型设置为.mp4。最后,将带有检测结果的图像写入到视频文件`vid_writer`中。

# 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)

这段代码是YOLOv5中的一部分,用于保存预测结果(带有边界框的图像)。具体来说,如果需要保存图像,则会将带有边界框的图像保存到指定的文件夹中。如果数据集模式为'image',则直接保存图像;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,则会获取视频的FPS、宽度和高度。如果当前的数据集模式为流,则将FPS设置为30,宽度和高度设置为当前图像的宽度和高度。最终,会将带有边界框的图像添加到视频中,并将视频保存到指定的文件夹中。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer 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)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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