ret, frame = self.cap.read() QApplication.processEvents() frame = imutils.resize(frame, width=500) # frame = cv2.putText(frame, "Have token {}/{} faces".format(self.have_token_photos, # self.Dialog.spinBox_set_num.text()), (50, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (200, 100, 50), 2) 显示输出框架 show_video = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 这里指的是显示原图 # opencv读取图片的样式,不能通过Qlabel进行显示,需要转换为Qimage。 # QImage(uchar * data, int width, int height, int bytesPerLine, Format format) self.showImage = QImage(show_video.data, show_video.shape[1], show_video.shape[0], QImage.Format_RGB888) self.Dialog.label_capture.setPixmap(QPixmap.fromImage(self.showImage))
这段代码是一个视频捕获与显示的过程,首先通过OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数读取摄像头的视频帧,然后通过imutils库中的resize()函数将视频帧的大小调整为宽度为500像素,接着将视频帧转换为RGB格式并显示在GUI界面上的QLabel控件中。其中,QImage类用于将OpenCV中的视频帧转换为适合在GUI界面上显示的图像格式。最后,通过QPixmap类中的fromImage()函数将QImage类型的图像转换为可以在QLabel控件上显示的图像格式。
self.cap = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = self.cap.read() ret和frame什么意思
这段代码是用来初始化一个视频捕获对象,将计算机上的摄像头作为输入源(0表示默认的摄像头),并将该对象赋值给self.cap。接着通过self.cap.read()方法读取视频流的一帧,并将返回的两个值分别赋给ret和frame。其中,ret表示读取是否成功,如果成功则为True,否则为False;frame则是一个包含该帧图像的numpy数组。在实际使用中,我们通常会在一个while循环中不断读取视频帧,直到读取完所有帧或用户终止程序的操作。
ret, frame = self.cap.read()
这段代码 ret, frame = self.cap.read()
是Python中用于视频流处理的一个常见操作。它是在一个名为self.cap
(通常代表VideoCapture对象)上执行的,这个对象通常来自于OpenCV库,用来读取视频文件或摄像头捕捉的数据。
具体来说,self.cap.read()
这一行做了以下事情:
调用方法:它调用了
read()
方法,这是VideoCapture类的方法,用于获取下一帧的图像数据。解包结果:
ret, frame
是一个元组,方法会返回两个值。ret
是一个布尔值,表示读取是否成功。如果成功,ret
为True;如果遇到错误或者已到达视频结尾,ret
为False。frame
则是实际读取到的图像帧,通常是numpy数组。异常处理:由于
read()
可能会失败,所以在实际应用中,通常会对ret
进行判断,如果为False则可能意味着结束或错误,此时可以选择停止读取或者采取其他应对策略。
下面是一个简单的示例,展示了如何使用这些变量:
while True:
ret, frame = self.cap.read()
if not ret: # 如果ret为False,说明到达视频末尾或读取失败
break
# 处理并显示帧
# ...
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