cv::VideoCapture video(0); int current_frame=static_cast<int>(video.get(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES));

这段代码使用了OpenCV库中的VideoCapture类来打开默认的摄像头，并获取当前帧的位置。其中，CV_CAP_PROP_POS_FRAMES是一个常量，用于获取当前帧的位置。但需要注意的是，该常量在较新版本的OpenCV库中已经被弃用，可以使用CAP_PROP_POS_FRAMES常量替代。同时，获取到的当前帧位置是一个双精度浮点型，需要使用static_cast转换为整型。

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import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): 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） while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())在这样代码的基础上添加点击按钮播放已经录制好的视频

您可以在`videoShow`类中添加一个点击按钮播放已经录制好的视频的槽函数，然后在UI文件中添加一个按钮，并将其与该槽函数关联。以下是修改后的代码示例：

import sys
import cv2

from showPic import Ui_MainWindow
from PyQt5 import QtGui
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *

class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setupUi(self)

    @pyqtSlot()
    def on_pushButton_record_clicked(self):
        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）
        while True:
            flag, frame = capture.read()
            if flag is False:
                continue
            frame = cv2.resize(frame, (960, 540))
            video_writer.write(frame)
            cv2.imshow("video", frame)
            key = cv2.waitKey(25)
            if key == 27:
                video_writer.release()
                break

    @pyqtSlot()
    def on_pushButton_play_clicked(self):
        video_path = "image/myself.mp4"  # 已经录制好的视频路径
        capture = cv2.VideoCapture(video_path)  # 初始化播放器
        while True:
            flag, frame = capture.read()
            if flag is False:
                break
            cv2.imshow("video", frame)
            key = cv2.waitKey(25)
            if key == 27:
                break
        capture.release()

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    ui = videoShow()
    ui.show()
    sys.exit(app.exec_())

在修改后的代码中，我们添加了一个名为`on_pushButton_play_clicked`的槽函数，并在该函数中使用`cv2.VideoCapture`打开已经录制好的视频，并通过`cv2.imshow`显示每一帧。您需要在UI文件中添加一个名为`pushButton_play`的按钮，并将其与该槽函数关联。当您点击该按钮时，录制好的视频将会开始播放。

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

这段代码是一个使用Unet模型进行图像分割的程序。其中，`mode`变量可以设置为`predict`或`video`，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。

在`predict`模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，最后将分割结果显示出来。

在`video`模式下，程序会读取一个视频文件，然后对每一帧进行分割，最后将分割后的视频保存下来。

在进行分割时，程序会将分割结果可视化为彩色图像，其中每一类的像素点会被标记为不同的颜色。