opencv 读取视频的窗口的太小也会导致帧率降低

如果OpenCV读取视频时，窗口设置得太小，也会导致帧率降低。因为当窗口过小时，每一帧图像被缩小后显示在窗口中，这会导致图像变得模糊和不清晰。为了显示清晰的图像，OpenCV需要进行更多的计算，这会消耗更多的计算资源，导致帧率降低。

另外，如果窗口过小，还会导致用户无法清晰地观察视频内容，从而降低用户体验。因此，为了获得最佳的用户体验和帧率，建议将窗口大小设置为适当的大小，以便能够清晰地显示视频内容，并最大限度地利用计算资源。

相关问题

opencv 读取视频的窗口的大小为什么与帧率挂钩

OpenCV读取视频时，会将视频帧读取到内存中，并显示在窗口中。当窗口大小改变时，OpenCV需要重新计算并显示图像，这个过程需要消耗一定的计算资源。同时，显示更多的像素点也需要更多的计算资源。因此，当窗口大小增大时，需要更多的计算资源来显示每一帧图像，这会影响帧率，导致帧率降低。因此，为了保持较高的帧率，建议在读取视频时将窗口大小设置为视频帧的大小或稍微大一些，这样能够最大限度地利用计算资源，提高帧率。

opencv降低视频帧率

要降低视频帧率，可以使用OpenCV的VideoCapture和VideoWriter函数来读取和写入视频。以下是一个示例代码，将输入视频的帧率降低到每秒10帧，输出为新的视频文件：

import cv2

# 打开输入视频
cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')

# 获取输入视频的帧率和分辨率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建输出视频文件
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 10, (width, height))

# 循环读取输入视频的帧
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 每隔3帧写入输出视频
    if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) % 3 == 0:
        out.write(frame)

# 关闭视频文件
cap.release()
out.release()

在代码中，我们首先使用VideoCapture函数打开输入视频，并使用get函数获取视频的帧率和分辨率。然后，我们使用VideoWriter函数创建输出视频文件，设置帧率为10（即每秒10帧），并使用fourcc参数指定视频编解码器。在循环中，我们每隔3帧读取一次输入视频的帧，并将其写入输出视频文件中。最后，我们关闭输入和输出视频文件。