cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT

时间: 2023-08-14 15:02:38 浏览: 46
cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT是cv2.VideoCapture对象提供的一个常量,用来获取或设置视频帧的高度属性。这个常量的值是4。通过cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)可以获取当前视频捕获对象的帧高度。而通过cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)可以设置视频捕获对象的帧高度为height。其中height是一个整数值,表示帧的高度(单位:像素)。视频帧的高度属性决定了视频帧的像素高度,也就是视频分辨率的高度。它与视频帧的宽度属性一起确定了视频的完整分辨率。
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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,可以用来控制捕获到的视频帧的分辨率。 而 `cv2.resize()` 是 OpenCV 中的一个函数,用于调整图像的大小。它可以将图像缩放到指定的宽度和高度,或者按照比例缩放图像。 区别如下: - `cap.set()` 是用于设置视频捕获对象的帧尺寸,它直接在摄像头或视频源上进行设置,对于实时视频捕获非常有效。它可以在捕获视频帧之前设置所需的分辨率,以便后续处理或显示。 - `cv2.resize()` 则是用于调整图像的大小,可以对图像进行缩放。它可以根据指定的目标大小或比例来调整图像的尺寸。这个函数通常用于对已经获取到的图像进行离线处理,而不会改变原始视频流的分辨率。 总结起来,`cap.set()` 用于实时视频捕获对象的分辨率设置,而 `cv2.resize()` 用于对已经获取到的图像进行离线的大小调整。 希望能解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。

input_video_width = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) input_video_height = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) input_video_fps = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) input_video_fourcc = int(cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'))

这段代码是用来获取输入视频的宽度、高度、帧率和 FourCC 编码格式的。其中 `cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH` 和 `cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 分别表示视频帧的宽度和高度,`cv2.CAP_PROP_FPS` 表示视频的帧率,`cv2.VideoWriter_fourcc` 用来指定编码格式,通常使用 MPEG-4 编码格式,即 `'mp4v'`。这些信息会在后续的视频处理中使用到。

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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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