21、OpenCV视频处理与数据持久化实战指南

OpenCV视频处理与数据持久化实战指南

1. 视频捕获属性设置

对于每个视频捕获属性,都有一个对应的 cv::VideoCapture::set() 函数来尝试设置该属性。不过,并非所有设置都是有意义的。例如,不应该为正在读取的视频设置FOURCC。尝试通过设置位置属性来移动视频是可行的,但仅适用于某些视频编解码器。

2. 使用 cv::VideoWriter 对象写入视频

在处理视频时,除了读取视频,还可能需要将视频写入磁盘。OpenCV使这个过程变得简单,与读取视频类似,但有一些额外的细节。

2.1 cv::VideoWriter 的构造函数

cv::VideoWriter 有两个构造函数:
- 一个是简单的默认构造函数,创建一个未初始化的视频对象,后续需要使用 open() 方法打开。
- 另一个构造函数包含设置写入器所需的所有参数:

cv::VideoWriter::VideoWriter(
  const string& filename,                 // 输入文件名
  int           fourcc,                   // 编解码器,使用CV_FOURCC()宏
  double        fps,                      // 帧率(存储在输出文件中)
  cv::Size      fram
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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