在每次循编写代码可以使用OpenCV的VideoCapture对象获取当前视频帧的分辨率，并根据需要进行调整。然后，可以使用cv2.resize函数将帧调整为新分辨率。最后，通过调整后的帧继续进行后续处理和发送。

非常好，您已经理解了如何动态调整视频分辨率。以下是示例代码：

def run(self):
    self.sock.bind(self.ADDR)
    self.sock.listen()
    print('视频服务器已经启动...')
    print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}')
    conn, addr = self.sock.accept()
    print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...')
    data = "".encode("utf-8")
    payload_size = struct.calcsize("L")
    cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    while True:
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 获取当前视频帧的分辨率
        width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        
        # 根据需要进行调整
        if width > 800:
            scale_percent = 50  # 缩小画面尺寸
            new_width = int(width * scale_percent / 100)
            new_height = int(height * scale_percent / 100)
        else:
            new_width = width
            new_height = height
            
        # 调整视频帧分辨率
        frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        
        # 后续处理和发送
        # ...
        
        cv2.imshow('Remote',frame)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
            break
        
    self.cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    conn.close()

在该示例中，我们将VideoCapture对象存储在类属性self.cap中。然后，在每次循环开始之前，我们使用self.cap对象获取当前帧的分辨率，根据需要进行调整，并使用cv2.resize函数将帧调整为新分辨率。最后，我们使用调整后的帧继续进行后续处理和发送。