cap = cv2.VideoCapture(0)打开摄像头之后，如何实时显示摄像头

要在打开摄像头后实时显示摄像头画面，可以使用OpenCV库中的循环结构来不断读取摄像头捕捉的帧，并将其显示在窗口中。以下是一个示例代码：

import cv2

# 打开默认摄像头（0表示第一个摄像头）
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("无法打开摄像头")
    exit()

while True:
    # 逐帧捕捉
    ret, frame = cap.read()

    # 如果正确读取帧，ret为True
    if not ret:
        print("无法获取帧，退出...")
        break

    # 显示帧
    cv2.imshow('实时摄像头', frame)

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

# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码的工作原理如下：
1. 使用 `cv2.VideoCapture(0)` 打开默认摄像头。
2. 检查摄像头是否成功打开。
3. 使用 `while True` 循环不断读取摄像头捕捉的帧。
4. 使用 `cv2.imshow` 显示每一帧。
5. 按下 'q' 键退出循环并关闭摄像头和所有窗口。

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def getInfo(sourcePath): cap = cv2.VideoCapture(sourcePath)#用于读取视频文件或者从摄像头采集实时视频的函数 info = { "framecount": cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), "fps": cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), "width": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), "heigth": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_Heigth)), "codec": int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC)) } cap.release() return info 给这行代码做标注

这段代码定义了一个名为 `getInfo` 的函数，它接收一个参数 `sourcePath`，该参数用于指定要读取的视频文件路径。函数的作用是返回一个字典类型的视频信息，包括视频帧数、帧率、宽度、高度和编解码器等信息。

在函数内部，首先使用 `cv2.VideoCapture()` 函数打开指定的视频文件，并将返回的 VideoCapture 对象赋值给变量 `cap`。然后，使用 `cap.get()` 方法获取视频的相关信息，包括帧数、帧率、宽度、高度和编解码器。这些信息对应的参数是 `cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT`、`cv2.CAP_PROP_FPS`、`cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH`、`cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 和 `cv2.CAP_PROP_FOURCC`。其中，`cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT` 表示视频的帧数，`cv2.CAP_PROP_FPS` 表示视频的帧率，`cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH` 和 `cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 分别表示视频的宽度和高度，`cv2.CAP_PROP_FOURCC` 表示视频的编解码器。获取到这些信息后，将它们保存在一个字典类型的变量 `info` 中。

最后，使用 `cap.release()` 方法释放 VideoCapture 对象，并返回保存视频信息的字典变量 `info`。

import cv2 import mediapipe as mp import time cap = cv2.VideoCapture(0) mpHands = mp.solutions.hands hands = mpHands.Hands() mpDraw = mp.solutions.drawing_utils pTime = 0 cTime = 0 while True: success, img = cap.read() imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = hands.process(imgRGB) #print(results.multi_hand_landmarks) if results.multi_hand_landmarks: for handLms in results.multi_hand_landmarks: for id, lm in enumerate(handLms.landmark): #print(id,lm) h, w, c = img.shape cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h) #if id ==0: cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED) mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS) cTime = time.time() fps = 1/(cTime-pTime) pTime = cTime cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(1)

这段代码使用OpenCV和MediaPipe库实现了手部姿势检测，并在视频流中绘制了手部关键点和连接线。具体实现如下：

1. 导入必要的库和模块：

import cv2 
import mediapipe as mp 
import time  

2. 初始化摄像头并创建MediaPipe Hands模型：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 初始化摄像头
mpHands = mp.solutions.hands  # 创建MediaPipe Hands模型
hands = mpHands.Hands()  # 实例化模型
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils  # 创建绘图工具

3. 循环读取视频帧并进行手部姿势检测：

while True:
    success, img = cap.read()  # 读取视频帧
    imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将BGR图像转换为RGB图像
    results = hands.process(imgRGB)  # 进行手部姿势检测

4. 绘制手部关键点和连接线：

if results.multi_hand_landmarks:
    for handLms in results.multi_hand_landmarks:
        for id, lm in enumerate(handLms.landmark):
            h, w, c = img.shape
            cx, cy = int(lm.x *w), int(lm.y*h)
            cv2.circle(img, (cx,cy), 7, (255,0,255), cv2.FILLED)
        mpDraw.draw_landmarks(img, handLms, mpHands.HAND_CONNECTIONS)

5. 计算并显示帧率：

cTime = time.time()
fps = 1/(cTime-pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img,str(int(fps)), (10,70), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255,0,255), 3)

6. 显示处理后的帧：

cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(1)