cv2.VideoCapture 跳帧取图

最新推荐文章于 2025-05-15 15:42:26 发布
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分类专栏： Opencv Python编程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wc996789331/article/details/90415168
该博客围绕 cv2.VideoCapture 进行跳帧取图操作，虽未给出具体内容，但推测是关于利用此工具实现视频跳帧获取图像的信息技术相关内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【OpenCV】第十九章: 视频操作入门
因为热爱所以坚持
12-06 3525
一、读取视频 二、保存视频
python opencv 跳帧
qq_45505081的博客
01-11 867
【代码】python opencv 跳帧。
通过cv2.VideoCapture完成跳帧截取视频图片
dongbao520的博客
08-05 2519
学习python-opencv视频读取类 通过cv2.VideoCapture完成跳帧截取视频图片，其中： ret, frame = cv2.VideoCapture.read() 函数输出的是两个参数,第一个参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片第二个参数frame表示截取到一帧的图片。 import cv2 import os import time from datetime import datetime start = time.time() # time库和datatim.
使用Python实现跳帧截取视频帧
09-19
主要介绍了使用Python实现跳帧截取视频帧，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
深入探索 OpenCV：从实时视频流到图像处理的实战指南
最新发布
weixin_41544125的博客
05-15 1210
通过本项目，我们实现了一个基于 OpenCV 的实时目标跟踪系统。我们学习了如何初始化跟踪器、选择目标区域、更新跟踪器状态以及绘制跟踪结果。我们还探讨了多目标跟踪和跟踪器重初始化的技术，以提高跟踪系统的鲁棒性和实用性。目标跟踪是计算机视觉中的一个重要应用，它在许多领域都有广泛的应用。通过本项目，你不仅能够掌握 OpenCV 的基本用法，还能深入了解目标跟踪的原理和优化技巧。希望你能够在实际应用中灵活运用这些知识，开发出更多有趣和实用的计算机视觉应用。
VideoCapture读取图像
weixin_41102844的博客
11-15 2945
#include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>   // using namespace std; using namespa...
学习python-opencv视频读取类cv2.VideoCapture完成跳帧截取视频图片
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hjw2719的博客
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    希望通过cv2.VideoCapture类截取视频帧图片，期间只能截取视频的每帧图片，不能跳帧截取图片，原来是在读取视频帧的时候没有写入ret, frame = cv2.VideoCapture.read()。     ret, frame = cv2.VideoCapture.read()函数输出的是两个参数,第一个参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片第二个参数...
cv2.VideoCapture从摄像头获取视频流并处理但是处理速度慢
m0_57596462的博客
03-04 1万+
载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40802676/article/details/107012916 cv2.VideoCapture从摄像头获取视频流并处理但是处理速度慢 在做深度学习视觉相关项目的时候，经常会遇到无法做到实时的情况。比如处理一帧图像要3s，但是摄像头采集的视频里在这3s内，可能已经读了好几十帧（假如fps是20）。那么处理完这一帧之后，下一次cap.read()返回的是第二帧还是第62帧。 source：..
import cv2 import threading import numpy as np class StreamThread(threading.Thread): def __init__(self, rtsp_url, shared_frames, idx): super().__init__() self.rtsp_url = rtsp_url self.shared_frames = shared_frames self.idx = idx self.running = True def run(self): cap = cv2.VideoCapture(self.rtsp_url) while self.running: ret, frame = cap.read() if ret: self.shared_frames[self.idx] = frame else: print(f"Stream {self.idx} connection lost, reconnecting...") cap.release() cap = cv2.VideoCapture(self.rtsp_url) cap.release() # 初始化参数 rtsp_urls = [ "rtsp://url1", "rtsp://url2", "rtsp://url3", "rtsp://url4" ] shared_frames = [None] * len(rtsp_urls) threads = [] # 创建并启动线程 for i, url in enumerate(rtsp_urls): thread = StreamThread(url, shared_frames, i) thread.start() threads.append(thread) try: while True: # 检查所有帧是否就绪 if all(frame is not None for frame in shared_frames): # 缩放所有帧到统一尺寸（示例：320x240） resized_frames = [cv2.resize(frame, (320, 240)) for frame in shared_frames] # 创建2x2网格布局 top_row = cv2.hconcat(resized_frames[:2]) bottom_row = cv2.hconcat(resized_frames[2:]) combined = cv2.vconcat([top_row, bottom_row]) cv2.imshow('Multi-Stream', combined) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break finally: # 清理资源 for thread in threads: thread.running = False thread.join() cv2.destroyAllWindows() 上述代码运行之后网络摄像头延时过高
03-08
例如，在cv2.VideoCapture中设置缓冲区大小为1，这样每次读取的都是最新帧，而不是堆积的旧帧。 4. 使用硬件加速来进行图像缩放和拼接，例如利用OpenCV的GPU模块或者使用更高效的图像处理库。 5. 调整显示的分辨率...
import cv2 # 定义 RTSP 流 URL rtsp_urls = [ "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.100:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.150:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.151:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.152:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.153:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.154:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.155:554/streaming/channels/1", "rtsp://admin:xkdz2025@192.168.2.156:554/streaming/channels/1" ] # 创建 GStreamer 管道 def create_gst_pipeline(url): return ( f"rtspsrc location={url} protocols=udp latency=0 buffer-mode=0 ! " "rtpjitterbuffer latency=50 !" "rtph264depay ! h264parse ! mppvideodec !" # 使用硬件解码器 "videoconvert n-threads=4 ! " "videoscale ! video/x-raw,width=1280,height=720,framerate=8/1 ! " "queue max-size-buffers=1 leaky=downstream ! " "appsink drop=true sync=false" ) # 打开视频流 caps = [cv2.VideoCapture(create_gst_pipeline(url), cv2.CAP_GSTREAMER) for url in rtsp_urls] # 检查是否成功打开所有流 for i, cap in enumerate(caps): if not cap.isOpened(): print(f"无法打开流: {rtsp_urls[i]}") exit(1) while True: frames = [] for cap in caps: ret, frame = cap.read() if not ret: print("流结束或出错") break frames.append(frame) # 如果未能读取到所有帧，跳过本次循环 if len(frames) != len(rtsp_urls): continue # 将多路流拼接为一个画面 if len(frames) == 2: combined = cv2.hconcat(frames) elif len(frames) == 3: top = cv2.hconcat(frames[:2]) combined = cv2.vconcat([top, frames[2]]) elif len(frames) == 8: top = cv2.hconcat(frames[:4]) bottom = cv2.hconcat(frames[4:]) combined = cv2.vconcat([top, bottom]) else: combined = frames[0] # 显示合并后的画面 cv2.namedWindow("Combined", cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_GUI_NORMAL) cv2.setWindowProperty("Combined",cv2.WND_PROP_OPENGL,1) cv2.imshow("Combined RTSP Streams", combined) # 按下 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 for cap in caps: if cap.isOpened(): # 显式释放 GStreamer 管道 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 上述代码如何变成 多线程架构
03-08
self.cap = cv2.VideoCapture(pipeline, cv2.CAP_GSTREAMER) if not self.cap.isOpened(): print(f"无法打开流: {self.url}") return last_capture = time.time() while self.running: current_time = ...
读取HIK264视频文件并跳帧的代码及使用说明
10-16
在视频图像处理时，某些情况下需要从指定帧开始处理，但直接参考海康的技术文档无法实现该功能，经与相关人员交流，发现需要用多线程来解决跳帧问题，可详见代码及使用说明。
我的OpenCV学习笔记（12）：VideoCapture类
java开发指南博客 【转载】
05-03 2266
这次通过一个读取视频的综合例子来介绍VideoCapture类的一些基本操作： #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> usi...
videocapture 保存图片_学习python-opencv视频读取类cv2.VideoCapture完成跳帧截取视频图片...
weixin_33055757的博客
02-22 485
学习python-opencv视频读取类cv2.VideoCapture完成跳帧截取视频图片发布时间：2018-10-28 11:58,浏览次数：998, 标签：pythonopencvcvVideoCapture希望通过cv2.VideoCapture类截取视频帧图片，期间只能截取视频的每帧图片，不能跳帧截取图片，原来是在读取视频帧的时候没有写入ret,frame = cv2.VideoCapt...
录制视频(帧数版本) IOS
心灵的流放地, 共同的精神家园
05-13 2389
// #import #import #undef PRODUCER_HAS_VIDEO_CAPTURE #define PRODUCER_HAS_VIDEO_CAPTURE (__IPHONE_OS_VERSION_MIN_REQUIRED >= 40000 && TARGET_OS_EMBEDDED) @protocol CameraHelpDelegate -(void)
入门级！超简单的python跳帧提取视频文件中出现过的所有人脸（附代码）
09-01 3807
1.准备 人脸识别可以使用python里的cv2库，该库可以实现提取图片或者视频中的人脸信息。本文使用的是cv2库配合百度智能云的人脸识别接口准确率比较高，最后会附带代码 cv2库安装： pip install opencv-python 百度智能云的人脸识别：百度智能云 需要安装百度的库，这是接口文档 pip install baidu-aip 2.从视频提取图片 由于视频是无法直接进行人脸识别的，我们只需要使用cv2库将图片切割为一帧一帧的就可以使用图片进行人脸识别了 import
python cv2 截取视频指定帧图片
SAGGITARXM
01-26 9514
上代码： import cv2 cap = cv2.VideoCapture('XXX.avi') #返回一个capture对象 cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,50) #设置要获取的帧号 a,b=cap.read() #read方法返回一个布尔值和一个视频帧。若帧读取成功，则返回True cv2.imshow('b', b) cv2.waitKey(1000) 封装 import cv2 def get_video_png(video_path, .
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