Learning OpenCV: cvCreateVideoWriter to save AVI video file

实战指南:基于华为Ascend NPU的大模型W8A8量化调优与精度提升 本文提供了一份基于华为Ascend NPU进行大模型W8A8量化的实战调优指南。详细介绍了从环境搭建、使用msmodelslim框架进行基础量化,到通过离群值抑制、校准集优化和量化回退等关键技术提升精度的全流程。旨在帮助开发者在华为NPU硬件上实现模型推理的显著加速,同时有效控制精度损失。 阅读详情
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <assert.h>


int g_slider_position = 0;
CvCapture * g_capture = NULL;


void onTrackbarSlide(int pos)
{
cvSetCaptureProperty(g_capture,CV_CAP_PROP_POS_FRAMES,pos);
}


int main(void)
{
cvNamedWindow("video",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
g_capture = cvCreateFileCapture("E:\\test\\fish1.avi");
int frames = (int)cvGetCaptureProperty(g_capture,CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT);
if(frames != 0)
{
cvCreateTrackbar("position","video",&g_slider_position,frames,onTrackbarSlide);
}
IplImage * frame = NULL;
frame = cvQueryFrame(g_capture);
if(g_capture == NULL)
{
cout<<"read video file error!"<<endl;
}
double fps = cvGetCaptureProperty(g_capture,CV_CAP_PROP_FPS);
int m_width = frame->width;
int m_height = frame->height;
CvSize m_size = cvSize(m_width,m_height);
CvVideoWriter * writer =NULL;
//writer = cvCreateVideoWriter("E:\\test.mp4",CV_FOURCC('M','J','P','G'),fps,m_size,1);
writer = cvCreateVideoWriter("E:\\test.avi",-1,fps,m_size,1);
if(writer == NULL)
{
cout<<"create video writer error!"<<endl;
return -1;
}
IplImage * logpolar_frame = cvCreateImage(m_size,IPL_DEPTH_8U,3);
cvNamedWindow("writer",1);
while((frame=cvQueryFrame(g_capture))!=NULL)
{
cvLogPolar(frame,logpolar_frame,cvPoint2D32f(frame->width/2,frame->height/2),40.0,CV_INTER_LINEAR+CV_WARP_FILL_OUTLIERS);


if(frame == NULL)
{
break;
}
cvWriteFrame(writer,logpolar_frame);

cvShowImage("video",frame);
cvShowImage("writer",logpolar_frame);

char c = cvWaitKey(33);
if(c == 27)
{
break;
}
}
cvReleaseCapture(&g_capture);
g_capture = NULL;
cvDestroyWindow("video");
cvReleaseVideoWriter(&writer);
writer = NULL;
cvReleaseImage(&logpolar_frame);
logpolar_frame = NULL;
cvDestroyWindow("writer");
return 0;
}

如何用YOLOv5改进无人机小目标检测?MFFSODNet实战教程(附代码) 本文详细介绍了如何利用YOLOv5框架结合MFFSODNet网络结构优化无人机航拍图像中的小目标检测。通过引入微小目标预测头、多尺度特征提取模块(MSFEM)和双向密集特征金字塔网络(BDFPN)等核心技术,显著提升了小目标检测精度。文章提供了完整的代码实现方案,并展示了在农业监测、电力巡检等实际场景中的应用效果。 阅读详情

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Erick_robot
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