import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 64) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 48) i = 0 while 1: ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('s'): # 不断刷新图像，这里是1ms 返回值为当前键盘按键值 cv2.imwrite('./image/%d.jpg' % i, gray) i += 1 if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('q'): break cv2.imshow("frame", gray) cap.release() cv2.destroyAllWindows()

时间: 2023-05-12 12:04:44 浏览: 157
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Python通过cv2读取多个USB摄像头

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这段代码使用了OpenCV库来读取摄像头的视频流，并将视频流的宽度和高度设置为64和48。然后进入一个while循环，不断读取视频流中的帧。每读取一帧，将其转换为灰度图像，并等待用户按下键盘上的任意键。如果用户按下键盘上的任意键，则退出循环。
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VideoCapture

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) - VideoCapture.get()函数则可以获取当前参数值。 4. **视频编码与保存** 通过VideoWriter类，我们可以将处理过的...

有一个untitled.ui文件，请写一个项目代码实现引用这个ui文件，基于opencv实现点击self.pushButton打开搜索到的相机列表中，与self.spinBox数据对应的相机打开再将视频显示在self.label，点击self.pushButton_2保存当前帧到当前文件目录并显示在self.label_2

camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) camera.set(cv2.CAP_PROP_FPS, fps) # 循环读取视频帧并显示在 self.label while True: ret, frame = camera....

用Python代码使用CAP.read函数读取视频，并给我一个控制帧的大小和帧率的方案

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frame_width) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frame_height) # 设置帧率 fps = 30 cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, fps) # 读取视频帧 while True: ret, frame = cap.read() ...

videocapture python为何无法设置分辨率

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) 此代码将打开索引为0的摄像头，并将其分辨率设置为640x480。然后，你可以使用cap.read()来读取和处理视频帧。 需要注意的...

python cv2截图代码

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, screen_size[0]) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, screen_size[1]) # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() # 保存图像 cv2.imwrite("screenshot.png", frame) # 释放 ...

VideoCapture的窗口大小是默认的吗？

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('Video', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() ...

cv2中设置摄像头分辨率

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap....

cv2 摄像头图像大小设定

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while(True): # 逐帧读取摄像头图像 ret, frame = cap.read() # 在窗口中显示图像 cv2.imshow('frame',frame) if cv2....

import cv2 # 创建一个窗口 名字叫做Window cv2.namedWindow('Window', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED) ''' #打开USB摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) ''' # 摄像头的IP地址,http://用户名：密码@IP地址：端口/ # ip_camera_url = 'rtsp://admin:admin@10.106.137.190:8554/live' ip_camera_url = 'rtsp://admin:abcd1234@192.168.1.19:8001/Streaming/Channels/101' # 创建一个VideoCapture cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) print('IP摄像头是否开启： {}'.format(cap.isOpened())) # 显示缓存数 print(cap.get(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE)) # 设置缓存区的大小 cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 调节摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 设置FPS print('setfps', cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 25)) print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) while (True): # 逐帧捕获 ret, frame = cap.read() # 第一个参数返回一个布尔值（True/False），代表有没有读取到图片；第二个参数表示截取到一帧的图片 # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Window', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 当一切结束后，释放VideoCapture对象 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

import cv2 是一行Python代码，用于导入OpenCV库。OpenCV是一种开源计算机视觉库，它包含许多用于处理图像和视频的函数和工具。通过导入cv2库，我们可以在Python代码中使用OpenCV库提供的各种功能来处理图像和视频。

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1080) #set window's width and height cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,780) while True: _, frame = cap.read() hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) height,width,_ = hsv_frame.shape wx = int(width/2) # center wy = int(height/2) center_color = hsv_frame[wy,wx] #中心点HSV像素值 hue_value = center_color[0] #取Hue if hue_value < 5: color = 'RED' elif hue_value < 22: color = 'ORANGE' elif hue_value < 33: color = 'YELLOW' elif hue_value < 78: color = 'GREEN' elif hue_value <131: color = 'BLUE' elif hue_value < 167: color = 'VIOLET' else: color ='RED' bgr_color = frame[wy,wx] b,g,r = int(bgr_color[0]),int(bgr_color[1]),int(bgr_color[2]) cv2.circle(frame,(wx,wy),5,(0,255,0),3) # center (x,y) cv2.putText(frame,color,(10,50),0,1,(b,g,r),2) cv2.imshow('frame',frame) key = cv2.waitKey(1) if key ==27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

循环中使用cap.read()函数读取视频的每一帧，然后将帧转换为HSV颜色空间。接着，获取图像的高度和宽度，并计算出中心点的坐标。通过中心点的坐标，可以获取中心像素点的颜色值，并提取出Hue值。根据Hue值的范围，...

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由于GPU版本的opencv读取视频需要将数据从主机内存传输到GPU内存，因此在读取视频前，我们还需要使用cv2.VideoCapture()打开视频文件，并通过cap.set()方法跳转到指定的时间戳。最后，我们使用cv2.imwrite()方法将...

cv2.VideoCapture.set()

if cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) and cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480): print("视频参数设置成功") else: print("视频参数设置失败") # 释放视频捕获对象 cap.release() 以上代码中，...

import cv2 from gui_buttons import Buttons # Initialize Buttons button = Buttons() button.add_button("cup", 20,100) button.add_button("phone", 20, 20) button.add_button("book", 20, 180) colors = button.colors # Opencv DNN net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg") model = cv2.dnn_DetectionModel(net) model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255) # Load class lists classes = [] with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object: for class_name in file_object.readlines(): class_name = class_name.strip() classes.append(class_name) print("Objects list") print(classes) # Initialize camera cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)#( 'G:\course_320\视频素材参考\CF.mp4') # 2, cv2.CAP_DSHOW cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1200) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,650) # FULL HD 1920 x 1080 def click_button(event, x, y, flags, params): global button_person if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: button.button_click(x, y) # Create window cv2.namedWindow("Frame") cv2.setMouseCallback("Frame", click_button) while True: # Get frames ret, frame = cap.read() # Get active buttons list active_buttons = button.active_buttons_list() #print("Active buttons", active_buttons) # Object Detection (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=0.4) for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes): (x, y, w, h) = bbox class_name = classes[class_id] color = colors[class_id] if class_name in active_buttons: cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color, 2) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 5) # Display buttons button.display_buttons(frame) cv2.imshow("Frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 30: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()能解释这段代码各部分的功能吗

1. 导入cv2库和自定义的Buttons类，以及其他需要的模块。 2. 初始化按钮对象，添加三个按钮，设置其位置。 3. 获取按钮的颜色。 4. 初始化OpenCV的深度神经网络模型，并加载相应的权重文件和配置文件。 5. 加载...

import cv2 # 摄像头捕获 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) # 设置摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 显示摄像头画面 cv2.imshow('frame', frame) # 等待用户按下空格键 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '): # 保存当前画面到文件 cv2.imwrite('height.jpg', frame) # 对图像进行处理，提取人的轮廓 img = cv2.imread('height.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算人的身高 pixel_height = cv2.arcLength(contours[0], True) height = pixel_height / 100 # 显示身高 print('Height:', height, 'm') # 退出程序 break # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(0)

这段代码是一个使用OpenCV库进行摄像头捕获和身高测量的程序。程序打开摄像头并设置分辨率，然后循环读取摄像头画面并显示出来。当用户按下空格键时，程序将当前画面保存到文件，并对图像进行处理，提取人的轮廓。...

怎么 使用set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) 和 set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) 来定制分辨率

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) # 检查设置是否成功 if not cap.isOpened(): print("Error setting frame size.") else: print(f"Frame size set to {...

基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法，于持续视频播放中，每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测，后续图像跟踪这些特征点，争取实现194个人脸特征点的跟踪

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) # 初始化变量 bbox = None init_once = False while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 每秒中的第一帧进行...

根据下面这段程序import cv2 import time AUTO = False # 自动拍照，或手动按s键拍照 INTERVAL = 2 # 自动拍照间隔 cv2.namedWindow("left") cv2.namedWindow("right") camera = cv2.VideoCapture(1) # 设置分辨率 左右摄像机同一频率，同一设备ID；左右摄像机总分辨率1280x480；分割为两个640x480、640x480 camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) counter = 1 utc = time.time() folder = "C:/Users/Lenovo/Desktop/SaveImage1/" # 拍照文件目录 def shot(pos, frame): global counter path = folder + pos + "_" + str(counter) + ".jpg" cv2.imwrite(path, frame) print("snapshot saved into: " + path) while True: ret, frame = camera.read() # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] HEIGHT*WIDTH left_frame = frame[0:480, 0:640] right_frame = frame[0:480, 640:1280] cv2.imshow("left", left_frame) cv2.imshow("right", right_frame) now = time.time() if AUTO and now - utc >= INTERVAL: shot("left", left_frame) shot("right", right_frame) counter += 1 utc = now key = cv2.waitKey(1) if key == ord("q"): break elif key == ord("s"): shot("left", left_frame) shot("right", right_frame) counter += 1 camera.release() cv2.destroyWindow("left") cv2.destroyWindow("right")画出它的流程图

2. 定义变量 AUTO 和 INTERVAL，分别表示是否自动拍照和自动拍照间隔。 3. 创建名为“left”和“right”的窗口。 4. 打开摄像头，设置分辨率为 1280x480。 5. 定义变量 counter 和 utc，分别表示拍照计数器和拍照...

import cv2 # 读入视频文件 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') # 设置视频窗口大小 width = 640 height = 480 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) # 创建窗口并命名 cv2.namedWindow('frame', cv2.WINDOW_NORMAL) while True: # 读取一帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 显示当前帧 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break # 释放视频资源和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()检查代码错误

2. cv2.waitKey(25) 表示每一帧的显示时间为 25 毫秒，这个值可以根据需要进行调整； 3. cv2.destroyAllWindows() 可以确保所有的窗口都被关闭，否则可能会出现程序未能正常关闭的情况。 如果还有其他问题，请...

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