cv2.VideoCapture() avi

时间: 2023-12-25 13:05:16 浏览: 16
cv2.VideoCapture() is a function in OpenCV library in Python used for capturing video from a camera or reading a video file. AVI (Audio Video Interleave) is a popular video file format used for storing audio and video data in a single file. It was introduced by Microsoft in 1992 and is widely supported by various media players and video editing software.
相关问题

cv2.videocapture()

### 回答1: cv2.VideoCapture() 是 OpenCV 中的一个函数,用于打开视频文件或摄像头,并创建一个 VideoCapture 对象。可以使用该对象来读取视频帧并进行处理。该函数的第一个参数可以是视频文件的路径或者摄像头的编号(0表示第一个摄像头,1表示第二个摄像头等等)。例如: ``` import cv2 # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() # 将帧显示在窗口上 cv2.imshow("Webcam", frame) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这将打开第一个摄像头并在窗口中显示实时视频。按下“q”键退出程序。 ### 回答2: cv2.videocapture()是OpenCV库中的一个函数,用于从视频文件或摄像头中捕获帧。它是图像和视频处理中必不可少的一步。该函数需要传入一个参数,表示要读取的视频源。 当参数为整数时,cv2.videocapture()会打开对应的摄像头。例如,将参数设置为0表示打开默认的摄像头,如果电脑上有多个摄像头,可以通过设置参数选择具体的摄像头。 当参数为字符串时,cv2.videocapture()会尝试打开指定路径的视频文件。路径可以是本地文件路径,也可以是网络视频的URL。例如,可以传入一个.avi文件或.mp4文件的路径,也可以传入网络视频的URL地址。 调用cv2.videocapture()函数后,可以使用read()方法从视频源中读取帧。该方法返回两个参数:一个布尔值,表示是否读取成功,另一个是图像帧。通过不断循环调用read()方法,就可以连续读取视频的每一帧。 使用cv2.videocapture()可以进行图像处理、视频流分析、解码等操作。可以获取帧的分辨率、帧速率等信息,也可以对视频进行编辑和转码。此外,结合其他的OpenCV函数和功能,还可以进行对象检测、目标跟踪、图像滤波等高级图像处理任务。 需要注意的是,在使用完cv2.videocapture()后,需要调用release()函数释放资源,以确保摄像头或文件被正确关闭,避免资源泄漏。 cv2.videocapture()是OpenCV中常用的视频输入函数,方便了开发者对视频进行处理和分析,是构建各种视频处理应用的基础。

cv2.VideoCapture拉取十秒钟

的视频并保存为文件: ```python import cv2 # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 设置视频编解码器和帧速率 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') fps = 30 # 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 VideoWriter 对象并设置输出文件的名称、编解码器、帧速率和大小 out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, (width, height)) # 设置计时器,记录已经录制的时间 timer = 0 while True: # 每帧都读取一次视频 ret, frame = cap.read() # 如果读取成功 if ret: # 写入帧到输出视频文件 out.write(frame) # 计时器加上帧间隔时间 timer += 1 / fps # 如果录制超过十秒钟,退出循环 if timer >= 10: break # 如果读取失败,退出循环 else: break # 释放资源 cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows() ```

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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

import cv2 import numpy as np # 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)) # 初始化上一帧 prev_frame = None # 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) # 视频稳定 if prev_frame is not None: # 计算帧间差分 diff = cv2.absdiff(frame, prev_frame) # 计算运动向量 _, motion = cv2.optflow.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) # 平移每一帧 M = np.float32([[1, 0, motion[:,:,0].mean()], [0, 1, motion[:,:,1].mean()]]) frame = cv2.warpAffine(frame, M, (frame.shape[1], frame.shape[0])) diff = cv2.warpAffine(diff, M, (diff.shape[1], diff.shape[0])) # 显示帧间差分 cv2.imshow('diff', diff) # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() 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()改为4.5.3版本的opencv能用的程序

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