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

时间: 2024-05-31 19:11:28 浏览: 187
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OpenProp_v3.3.4.zip_OpenProp_v3.3.4_open prop_openprop_螺旋桨_螺旋桨设计

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这两行代码是用于设置视频捕捉对象（VideoCapture）的分辨率。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。
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"Android的build.prop文件是在Android编译过程中生成的，包含了各种设备属性，如LCD密度、语言、编译时间等。它最终位于out/target/product/<board>/system/目录下，运行时可通过property_get()（C/C++）或System...

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) # 初始化变量 bbox = None init_once = False while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 每秒中的第一帧进行...

修改代码使其实现视频分辨率的调整， def run(self): while True: try: self.sock.connect(self.ADDR) break except: time.sleep(3) continue if self.showme: cv2.namedWindow('You',cv2.WINDOW_NORMAL) print('视频客户端已连接...') while self.cap.isOpened(): ret,frame = self.cap.read() if self.showme: cv2.imshow('You',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: self.showme = False cv2.destroyWindow('You') #缩放 sframe =cv2.resize(frame,(0,0),fx=self.fx,fy=self.fx) data = pickle.dumps(sframe) zdata = zlib.compress(data,zlib.Z_BEST_COMPRESSION) try: self.sock.sendall(struct.pack("L",len(zdata))+zdata) except: break for i in range(self.interval): self.cap.read()

self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, resolution[0]) self.cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, resolution[1]) ret, frame = self.cap.read() if self.showme: cv2.imshow('You', frame) if cv2.waitKey...

cv2.VideoCapture.set()

if cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) and cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480): print("视频参数设置成功") else: print("视频参数设置失败") # 释放视频捕获对象 cap.release() 以上代码中，...

#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_...

python使用opencv的GPU版本cv2.cudacodec.createVideoReader、cap.nextFrame()、reader.get()快速读取视频，并用imwrite保存图片

width = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 定义保存图片的路径和文件名前缀 save_path = 'frames/' file_prefix = 'frame' # 定义计数器和...
zip

cvCapture.zip_OpenCV_Visual_C++_

例如，你可以通过cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)和cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)设置帧的宽度和高度。 在实际应用中，你可能还需要对捕获的帧进行各种图像处理操作，如灰度化、直方图...

有一个untitled.ui文件，请写一个项目代码实现引用这个ui文件，基于opencv实现点击self.pushButton打开搜索到的相机列表中，与self.spinBox数据对应的相机打开再将视频显示在self.label，点击self.pushButton_2保存当前帧到当前文件目录并显示在self.label_2

camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) camera.set(cv2.CAP_PROP_FPS, fps) # 循环读取视频帧并显示在 self.label while True: ret, frame = camera....

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 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()

这段代码使用OpenCV库来捕获摄像头视频流，并根据中心像素点的颜色判断出相应的颜色。...最后使用cv2.imshow()函数显示帧，按下ESC键退出循环，释放摄像头资源并关闭窗口。 请问你还有其他问题吗？

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)与cv2.resize的区别

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) 和 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) 是用于设置视频捕获对象（cap）的宽度和高度属性，以指定希望捕获的视频帧的尺寸。这在实时视频处理中很常见，可以用来...

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。...

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

2. 定义变量 AUTO 和 INTERVAL，分别表示是否自动拍照和自动拍照间隔。 3. 创建名为“left”和“right”的窗口。 4. 打开摄像头，设置分辨率为 1280x480。 5. 定义变量 counter 和 utc，分别表示拍照计数器和拍照...

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。...

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）。

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 {...

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

2. cv2.waitKey(25) 表示每一帧的显示时间为 25 毫秒，这个值可以根据需要进行调整； 3. cv2.destroyAllWindows() 可以确保所有的窗口都被关闭，否则可能会出现程序未能正常关闭的情况。 如果还有其他问题，请...

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

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。 3. 获取按钮的颜色。 4. 初始化OpenCV的深度神经网络模型，并加载相应的权重文件和配置文件。 5. 加载...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。