cv2.VideoCapture(path) frame shape

时间: 2024-05-17 20:18:50 浏览: 24
您!`cv2.VideoCapture(path)`是用于从指定路径视频文件的函数。返回一个VideoCapture对象,您可以使用它来读取和处理视频帧。 要获取视频帧的形状您可以使用以下代码```python import cv2path = "your_video.mp4" #换为实际的视频路径 # 创建VideoCapture对象 cap = cv2.VideoCapture(path) # 检查视频是否成功打开 if not cap.isOpened(): print("无法打开视频文件") exit() # 读取第一帧 ret, frame = cap.read() # 检查帧是否成功读取 if not ret: print("无法读取帧") exit() # 打印帧的形状 print("帧形状:", frame.shape) # 关闭VideoCapture cap.release() ``` 在上面的代码中,我们首先通过`cap.isOpened()`检查视频是否成功打开。然后使用`cap.read()`读取第一帧,并检查读取是否成功。最后,我们打印帧的形状`frame.shape`。请将"path"替换为您实际的视频路径。 希望这对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。
相关问题

cv2.VideoCapture(path) shape 返回值

cv2.VideoCapture(path) 返回一个 VideoCapture 对象,可以用于读取视频文件。该对象有一个方法叫做 shape,但是它并不返回视频的形状。要获取视频的形状,可以使用以下代码: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(path) width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print("Width:", width) print("Height:", height) print("FPS:", fps) cap.release() ``` 这段代码使用 VideoCapture 对象的 get 方法来获取视频的宽度、高度和帧率。注意,获取到的宽度和高度是以像素为单位的。如果要获取视频的形状,可以打印出 width 和 height 即可。

cv2.VideoCapture(path) shape() 方法 返回值

cv2.VideoCapture(path)的返回值是一个视频捕获对象。它可以用于从给定路径的视频文件中读取帧。然而,VideoCapture对象并没有shape()方法。要获取视频的宽度和高度,您可以使用以下代码: ```python import cv2 # 创建VideoCapture对象 cap = cv2.VideoCapture(path) # 检查是否成功打开视频 if not cap.isOpened(): print("无法打开视频文件!") # 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)) print("视频宽度:", width) print("视频高度:", height) # 释放VideoCapture对象 cap.release() ``` 注意,这里使用了`cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)`和`cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)`来获取视频帧的宽度和高度。

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import cv2 import sys import os import time from PyQt5 import QtGui #重新导入 from PyQt5 import QtCore #重新导入 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * #导入的外面 from PyQt5.QtWidgets import * camera_path = 0 # 0:自带摄像头 1:外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸(且保证下面的frame也是这个尺寸) class videoShow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) self.dir_path = r"E:\pycharm\new_subject\image/" self.pushButton_play.clicked.connect(self.play_video) self.pushButton_pause.clicked.connect(self.pause_video) def play_video(self): self.playing = True def pause_video(self): self.playing = False def timer_pic(self): image_name = self.dir_path + self.file_list[self.n] url = image_name pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width*3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width/self.label.width(), height/self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if self.playing: flag, frame = capture.read() if flag is False: return frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.namedWindow("video", 0) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() cv2.destroyAllWindows() sys.exit(0) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_()) 优化这段代码,实现录制视频以及点击按钮实现录制、播放、暂停

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

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