python中利用cv2库读取摄像头怎么更改分辨率

要更改OpenCV中使用摄像头的分辨率，可以使用`cv2.VideoCapture()`函数中的`set()`方法来设置摄像头的参数。`set()`方法的参数值根据摄像头的不同而有所不同，但通常包括ID、宽度、高度、帧速率等。

下面是一个示例代码，它演示了如何使用OpenCV从默认的摄像头读取视频并将其分辨率更改为640x480：

import cv2

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置分辨率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 循环读取帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例代码中，`cap.set()`函数被用来设置摄像头的分辨率为640x480。然后，使用`cap.read()`函数读取每一帧，并将其显示在窗口中，直到用户按下“q”键退出程序。最后，使用`cap.release()`释放摄像头资源，并使用`cv2.destroyAllWindows()`关闭所有打开的窗口。

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python代码 修改摄像头分辨率

你可以使用 OpenCV 库来修改摄像头的分辨率。以下是一个简单的 Python 代码示例，它使用 OpenCV 打开摄像头并将其分辨率设置为 640x480：

import cv2

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置分辨率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 循环读取摄像头数据
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 处理每一帧数据
        cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用 `cap.set()` 函数来设置摄像头的宽度和高度。然后，在一个循环中，我们不断读取摄像头数据并处理每一帧。最后，我们在按下 'q' 键时退出循环并释放摄像头资源。

windows系统,希望你使用基于python的opencv来实现，摄像头的分辨率为5104x4000

好的，了解了你的情况，下面是基于Python和OpenCV的实现方法：

1. 首先需要安装OpenCV库，可以使用以下命令进行安装：

   pip install opencv-python

2. 导入所需的库：

   import cv2
   import numpy as np

3. 打开摄像头并设置分辨率：

   cap = cv2.VideoCapture(0)
   cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 5104)
   cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 4000)

4. 循环读取摄像头中的图像：

   while True:
       # 读取图像
       ret, frame = cap.read()

       # 如果读取失败，则跳过
       if not ret:
           continue

       # 在图像上寻找黄色物体
       hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
       lower_yellow = np.array([20, 100, 100])
       upper_yellow = np.array([30, 255, 255])
       mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
       contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

       # 如果找到物体，则显示其最上方像素点的坐标
       if len(contours) > 0:
           cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)
           x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
           cv2.circle(frame, (x+w//2, y), 5, (0, 0, 255), -1)
           print("物体位置：({}, {})".format(x+w//2, y))

       # 显示图像
       cv2.imshow("frame", frame)

       # 按下q键退出循环
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break

5. 最后需要释放摄像头并关闭所有窗口：

   cap.release()
   cv2.destroyAllWindows()

以上就是基于Python和OpenCV实现从摄像头读取图像，以摄像头的分辨率建立坐标系，并实时检测黄色物体并显示其最上方像素点的坐标的方法。