cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, new_width);是什么意思

时间: 2024-06-12 13:06:11 浏览: 211
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opencvdakaishexiangtou.rar_OpenCV 摄像头_opencv+摄像头_opencv摄像头_打开摄像头

cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, new_width)是OpenCV中的函数调用，用于设置视频流或摄像头捕捉的帧宽度。其中CAP_PROP_FRAME_WIDTH是指定宽度的常量，new_width是要设置的新宽度。例如，如果将new_width设置为640，则视频流或摄像头捕捉的帧的宽度将为640像素。
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python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的方法

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240) 以下是其他可用的propId及其含义： - CV_CAP_PROP_POS_MSEC: 视频文件的毫秒位置。 - CV_CAP_PROP_POS_FRAMES:...

cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, new_width);是什么，有没有什么要注意的地方

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怎么 使用set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) 和 set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) 来定制分辨率

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) # 检查设置是否成功 if not cap.isOpened(): print("Error setting frame size.") else: print(f"Frame size set to {...

cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH

cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH是cv2.VideoCapture对象提供的一个常量，用来...而通过cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)可以设置视频捕获对象的帧宽度为width。其中width是一个整数值，表示帧的宽度（单位：像素）。

vs.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 2560) vs.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)什么意思

其中cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH表示设置视频帧的宽度，cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT表示设置视频帧的高度。这里的值分别设置为2560和720，意味着将视频的宽度设置为2560像素，高度设置为720像素。

resize(frame, frame, Size(new_width, new_height));是什么，之前已经有cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, new_width)，为什么还要转换清晰度呢？

虽然之前已经通过cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, new_width)设置了帧的宽度，但是这并不意味着帧的清晰度就已经达到了最优，因为帧的高度也会影响帧的清晰度。因此，为了保证帧的清晰度，需要同时调整帧的宽度和高度...

double calPSNR(VideoCapture cap1, VideoCapture cap2) { int width = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int height = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); double fps = cap1.get(CAP_PROP_FPS); int numFrames = min(cap1.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT), cap2.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT)); // 计算平均 PSNR double psnr = 0; int num = 0; Mat frame1, frame2; while (cap1.read(frame1) && cap2.read(frame2)) { psnr += PSNR(frame1, frame2); num++; } double avgPSNR = psnr / num; return avgPSNR; }这段计算两个视频间psnr的代码有错误吗

int width1 = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH); int height1 = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT); double fps1 = cap1.get(CAP_PROP_FPS); int numFrames1 = cap1.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT); int width2 = cap...

width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))如何调整拍摄视频的宽高

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) # 设置视频帧宽度为640 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 设置视频帧高度为480 需要注意的是，修改视频帧的宽高可能会导致视频画面变形或者失真，需要根据...

import cv2 # 创建一个窗口 名字叫做Window cv2.namedWindow('Window', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) ''' #打开USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) ''' # 摄像头的IP地址,http://用户名：密码@IP地址：端口/ # ip_camera_url = 'rtsp://admin:admin@10.106.137.190:8554/live' ip_camera_url = 'rtsp://admin:abcd1234@192.168.1.19:8001/Streaming/Channels/101' # 创建一个VideoCapture cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) print('IP摄像头是否开启： {}'.format(cap.isOpened())) # 显示缓存数 print(cap.get(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE)) # 设置缓存区的大小 cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 调节摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 设置FPS print('setfps', cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 25)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) while (True): # 逐帧捕获 ret, frame = cap.read() # 第一个参数返回一个布尔值（True/False），代表有没有读取到图片；第二个参数表示截取到一帧的图片 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Window', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 当一切结束后，释放VideoCapture对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

import cv2 是一行Python代码，用于导入OpenCV库。OpenCV是一种开源计算机视觉库，它包含许多用于处理图像和视频的函数和工具。通过导入cv2库，我们可以在Python代码中使用OpenCV库提供的各种功能来处理图像和视频。

import cv2 # 读入视频文件 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') # 设置视频窗口大小 width = 640 height = 480 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) # 创建窗口并命名 cv2.namedWindow('frame', cv2.WINDOW_NORMAL) while True: # 读取一帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 显示当前帧 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break # 释放视频资源和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()检查代码错误

这段代码主要是读取一个视频文件并显示每一帧的内容，代码没有明显的语法错误。但是需要注意以下几点： 1. 确保视频文件 2.mp4 存在于当前工作路径下； 2. cv2.waitKey(25) 表示每一帧的显示时间为 25 毫秒，这...

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 64) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 48) i = 0 while 1: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('s'): # 不断刷新图像，这里是1ms 返回值为当前键盘按键值 cv2.imwrite('./image/%d.jpg' % i, gray) i += 1 if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('q'): break cv2.imshow("frame", gray) cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库来读取摄像头的视频流，并将视频流的宽度和高度设置为64和48。然后进入一个while循环，不断读取视频流中的帧。每读取一帧，将其转换为灰度图像，并等待用户按下键盘上的任意键。...

cv::CAP_PROP_

这些常量前缀CAP_PROP_，通常用于设置或获取特定摄像设备的参数，比如帧率（CAP_PROP_FPS）、分辨率（CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 CAP_PROP_FRAME_HEIGHT）、白平衡（CAP_PROP_BRIGHTNESS, CAP_PROP_...

import cv2 # 摄像头捕获 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) # 设置摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 显示摄像头画面 cv2.imshow('frame', frame) # 等待用户按下空格键 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '): # 保存当前画面到文件 cv2.imwrite('height.jpg', frame) # 对图像进行处理，提取人的轮廓 img = cv2.imread('height.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算人的身高 pixel_height = cv2.arcLength(contours[0], True) height = pixel_height / 100 # 显示身高 print('Height:', height, 'm') # 退出程序 break # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(0)

这段代码是一个使用OpenCV库进行摄像头捕获和身高测量的程序。程序打开摄像头并设置分辨率，然后循环读取摄像头画面并显示出来。当用户按下空格键时，程序将当前画面保存到文件，并对图像进行处理，提取人的轮廓。...

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1080) #set window's width and height cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,780) while True: _, frame = cap.read() hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) height,width,_ = hsv_frame.shape wx = int(width/2) # center wy = int(height/2) center_color = hsv_frame[wy,wx] #中心点HSV像素值 hue_value = center_color[0] #取Hue if hue_value < 5: color = 'RED' elif hue_value < 22: color = 'ORANGE' elif hue_value < 33: color = 'YELLOW' elif hue_value < 78: color = 'GREEN' elif hue_value <131: color = 'BLUE' elif hue_value < 167: color = 'VIOLET' else: color ='RED' bgr_color = frame[wy,wx] b,g,r = int(bgr_color[0]),int(bgr_color[1]),int(bgr_color[2]) cv2.circle(frame,(wx,wy),5,(0,255,0),3) # center (x,y) cv2.putText(frame,color,(10,50),0,1,(b,g,r),2) cv2.imshow('frame',frame) key = cv2.waitKey(1) if key ==27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

循环中使用cap.read()函数读取视频的每一帧，然后将帧转换为HSV颜色空间。接着，获取图像的高度和宽度，并计算出中心点的坐标。通过中心点的坐标，可以获取中心像素点的颜色值，并提取出Hue值。根据Hue值的范围，...

import cv2 from gui_buttons import Buttons # Initialize Buttons button = Buttons() button.add_button("cup", 20,100) button.add_button("phone", 20, 20) button.add_button("book", 20, 180) colors = button.colors # Opencv DNN net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg") model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255) # Load class lists classes = [] with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object: for class_name in file_object.readlines(): class_name = class_name.strip() classes.append(class_name) print("Objects list") print(classes) # Initialize camera cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)#( 'G:\course_320\视频素材参考\CF.mp4') # 2, cv2.CAP_DSHOW cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1200) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,650) # FULL HD 1920 x 1080 def click_button(event, x, y, flags, params): global button_person if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: button.button_click(x, y) # Create window cv2.namedWindow("Frame") cv2.setMouseCallback("Frame", click_button) while True: # Get frames ret, frame = cap.read() # Get active buttons list active_buttons = button.active_buttons_list() #print("Active buttons", active_buttons) # Object Detection (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=0.4) for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes): (x, y, w, h) = bbox class_name = classes[class_id] color = colors[class_id] if class_name in active_buttons: cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 5) # Display buttons button.display_buttons(frame) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 30: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()能解释这段代码各部分的功能吗

这段代码实现了一个物体检测的应用，并且加入了交互式的按钮功能。下面是各部分的具体功能： 1. 导入cv2库和自定义的Buttons类，以及其他需要的模块。 2. 初始化按钮对象，添加三个按钮，设置其位置。...

#视频连接参数面板 def video_connect_option(): global Resolution,ShowMe,Version,AudioOpen #分辨率，是否显示自己，版本号，是否打开音频 video_connect_option = tkinter.Toplevel() video_connect_option.wm_geometry('150x450') video_connect_option.title('连接参数') #分辨率面板 var1 = tkinter.StringVar() label1 = tkinter.Label(video_connect_option,bg='#f0f0f0', width = 20,text='分辨率') label1.pack() def print_resolution(): global Resolution Resolution = var1.get() label1.config(text = '分辨率 '+Resolution) r0 = tkinter.Radiobutton(video_connect_option, text = '0',variable=var1,value='0', command=print_resolution) r0.pack() r1 = tkinter.Radiobutton(video_connect_option, text='1', variable=var1, value='1', command=print_resolution) r1.pack() r2 = tkinter.Radiobutton(video_connect_option, text='2', variable=var1, value='2', command=print_resolution) r2.pack() r3 = tkinter.Radiobutton(video_connect_option, text='3', variable=var1, value='3', command=print_resolution) r3.pack() r4 = tkinter.Radiobutton(video_connect_option, text='4', variable=var1, value='4', command=print_resolution) r4.pack() 实现画面分辨率的动态调整

video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) elif Resolution == '1': # 设置画面分辨率为 800x600 video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 800) video.set(cv2.CAP_...

根据下面这段程序import cv2 import time AUTO = False # 自动拍照，或手动按s键拍照 INTERVAL = 2 # 自动拍照间隔 cv2.namedWindow("left") cv2.namedWindow("right") camera = cv2.VideoCapture(1) # 设置分辨率 左右摄像机同一频率，同一设备ID；左右摄像机总分辨率1280x480；分割为两个640x480、640x480 camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) counter = 1 utc = time.time() folder = "C:/Users/Lenovo/Desktop/SaveImage1/" # 拍照文件目录 def shot(pos, frame): global counter path = folder + pos + "_" + str(counter) + ".jpg" cv2.imwrite(path, frame) print("snapshot saved into: " + path) while True: ret, frame = camera.read() # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] HEIGHT*WIDTH left_frame = frame[0:480, 0:640] right_frame = frame[0:480, 640:1280] cv2.imshow("left", left_frame) cv2.imshow("right", right_frame) now = time.time() if AUTO and now - utc >= INTERVAL: shot("left", left_frame) shot("right", right_frame) counter += 1 utc = now key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break elif key == ord("s"): shot("left", left_frame) shot("right", right_frame) counter += 1 camera.release() cv2.destroyWindow("left") cv2.destroyWindow("right")画出它的流程图

6. 定义函数 shot(pos, frame)，用于保存拍摄的图片。pos 表示图片位置（左或右），frame 表示拍摄的帧。 7. 进入循环，读取摄像头的帧。 8. 对帧进行裁剪，分别得到左右摄像头的图像。 9. 在窗口中显示左右...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。