python + opencv 图像处理(二)——读取视频

from cv2 import cv2 as cv
import numpy as np 

def video_demo(): #读取视频
    capture = cv.VideoCapture(0) # 读摄像头,也可以读一些文件 0 指的是usb摄像头,读取其他视频可参考opencv2.py
    while True:
        ret,frame = capture.read()
        frame = cv.flip(frame,1)
        cv.imshow("video",frame)
        c = cv.waitKey(50)
        if c == 27:
            break
            
def videoFIle_demo():  #读取文件的视频
    capture = cv.VideoCapture('C:\\BaiduNetdiskDownload\\053.mp4') # 读摄像头,也可以读一些文件
    capture.read()
    while True:
        ret,frame = capture.read()
        #frame = cv.flip(frame,1)
        cv.imshow("video",frame)
        c = cv.waitKey(50)
        if c == 27:
            break
            
#cv.imshow("input image",img)
video_demo()
cv.destroyAllWindows()
PythonOpenCV中实现直线检测,可以使用Hough变换来检测直线。Hough变换是一种常用的图像处理方法,可用于检测直线、圆等几何形状。 以下是一个简单的示例代码,使用Hough变换来检测直线并计算交点: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('test.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # Hough变换检测直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) # 计算交点 points = [] for i in range(len(lines)): for j in range(i+1, len(lines)): rho1, theta1 = lines[i][0] rho2, theta2 = lines[j][0] if abs(theta1 - theta2) < np.pi/4: continue a = np.array([[np.cos(theta1), np.sin(theta1)], [np.cos(theta2), np.sin(theta2)]]) b = np.array([rho1, rho2]) x0, y0 = np.linalg.solve(a, b) points.append((int(x0), int(y0))) # 绘制直线和交点 for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a*rho y0 = b*rho x1 = int(x0 + 1000*(-b)) y1 = int(y0 + 1000*(a)) x2 = int(x0 - 1000*(-b)) y2 = int(y0 - 1000*(a)) cv2.line(img, (x1,y1), (x2,y2), (0,0,255), 2) for point in points: cv2.circle(img, point, 5, (0,255,0), -1) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中,首先读取图像并进行灰度转换和边缘检测。然后使用Hough变换检测直线,并计算交点。最后绘制直线和交点,并显示图像。 需要注意的是,在计算交点时,需要将两条直线的极坐标表示转换为直角坐标表示,并使用线性方程组求解。 希望这个例子能够帮助到你实现直线检测并计算交点。
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