OpenCV3 Python应用-2

本文详细介绍了如何使用OpenCV进行视频文件的读写、捕获摄像头帧、在窗口显示图像和摄像头帧等操作。同时,文章还讨论了摄像头帧速率的获取问题及解决方法,提供了丰富的代码示例。

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

1.视频文件读写

 1 # import cv2
 2 # videoCapture = cv2.VideoCapture('F:\\xzb\\Working\\5555.avi')
 3 # fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
 4 # size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
 5 #         int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
 6 # videoWriter = cv2.VideoWriter(
 7 #     'F:\\xzb\\Working\\6666.avi',cv2.VideoWriter_fourcc("I","4","2","0"),
 8 #     fps,size)
 9 #
10 # success,frame=videoCapture.read()
11 # while success:
12 #     videoWriter.write(frame)
13 #     success,frame = videoCapture.read()

 

2.捕获摄像头的帧

 

 1 import cv2
 2 cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)
 3 fps = 30
 4 #帧速率假设值
 5 size = (int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
 6         int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
 7 videoWriter = cv2.VideoWriter(
 8     'F:\\xzb\\Working\\Made_video1.avi',cv2.VideoWriter_fourcc("I","4","2","0"),
 9     fps,size)
10 
11 success,frame=cameraCapture.read()
12 numFramesRemaining=10*fps-1
13 #设置时间
14 while success and numFramesRemaining >0:
15     videoWriter.write(frame)
16     success,frame = cameraCapture.read()
17     numFramesRemaining -=1
18 cameraCapture.release()    
 

cameraCapture类的get()方法不能返回摄像头帧速率的准确值,它总是返回0

常见于驱动程序仅支持基本功能的系统

要想针对摄像头构建合适的VideoWriter类,要么对帧速率作出假设,要么使用计时器来测量(推荐后者)

摄像头的数量和顺序由系统决定,但OpenCV不提供查询摄像头的数量和顺序的方法

如果使用无效索引构建了VideoCapture类,就不会得到帧,VideoCapture的read()返回(false,None)

为了避免这种情况,在执行该函数之后使用VideoCapture.isOpened方法做一个判断,返回一个Boolean值

当需要同步一组或者多头摄像头时,read()方法不再合适,可使用grab()和retrive()方法

  如:

1 success0=cameraCapture0.grab()
2     success1=cameraCapture1.grab()
3     if success0 and success1:
4         frame0=cameraCapture0.retrive()

 


3.在窗口显示图像

1 import cv2
2 import numpy as np
3 
4 img = cv2.imread('test.jpg')
5 cv2.imshow('new_test.png',img)      #imshow()两个参数:显示图像的帧名称,要显示的图像本身
6 cv2.waitKey()
7 cv2.destroyAllWindows()              #释放由OpenCV创建的所有窗口

 


4.在窗口显示摄像头帧

namedWindow(),imshow(),DestoryWindow()函数允许指定窗口名来创建,显示,销毁窗口
任意窗口下都可以通过waitKey()函数获取键盘输入,通过setMouseCallback()函数获取鼠标输入
waitKey()的参数为等待键盘触发时间,单位为毫秒,其返回值是-1或者ASCII码(http://asciitable.com/)
"注:有些系统,waitKey()返回值比ASCII偏大(LINUX中使用GTK为GUI库时有bug),可通过读取返回值最后一个字节提取ASCII码"
如:
keycode = cv2.waitKey(1)
if keycode != -1:
keycode &=0xFF
OpenCV的窗口函数和waitKey()函数相互依赖
窗口函数只有调用waitKey()才更新,waitKey()只有在OpenCV成为活动窗口才捕获输入信息
鼠标回调函数setMouseCallback()有五个参数,param为第三个是可选参数,默认是0
回调事件参数取不同的值对应不同的鼠标事件(具体见OpenCV3计算机视觉P.26)
OpenCV不提供任何处理窗口事件方法(如:点击窗口关闭按钮,无效),所以一般开发时将其嵌入应用程序框架中

 1 import cv2
 2 clicked = False
 3 def onMouse(event, x, y, flags, param):
 4     global clicked
 5     if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
 6         clicked = True
 7 
 8 cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)
 9 cv2.namedWindow('MyWindow')
10 cv2.setMouseCallback('MyWindow',onMouse)
11 
12 print('cbsujkbc jskb ')
13 success, frame = cameraCapture.read()
14 while success and cv2.waitKey(1) == -1 and not clicked:
15     cv2.imshow('MyWindow',frame)
16     success, frame = cameraCapture.read()
17 
18 cv2.destroyWindows('MyWindow')
19 cameraCapture.release()


 

格式啥的太乱了,还得熟悉在这写博客才行.

转载于:https://www.cnblogs.com/xzb0-0/p/10211278.html

### OpenCV Python包的功能对比 #### opencv-pythonopencv-python-headless 的区别 `opencv-python` 是完整的OpenCV库,包含了图形界面功能以及所有其他特性。此版本适合于开发环境,在其中可能需要显示图像窗口或视频流等功能[^1]。 相比之下, `opencv-python-headless` 则是一个精简版的OpenCV库,去除了依赖Qt或其他GUI框架的部分。这意味着它不提供任何可视化工具,比如创建窗口展示图片的能力。这种轻量级配置非常适合服务器端部署或是不需要用户交互的应用场景。 #### opencv-contrib-pythonopencv-contrib-python-headless 的特点 对于希望利用额外模块扩展核心功能集的情况,则可以选择安装带有contrib附加组件的版本——即`opencv-contrib-python` 或者其无头版本 `opencv-contrib-python-headless`. 这些贡献模块提供了实验性的算法和其他非官方维护但广泛使用的插件,增加了更多高级计算机视觉处理能力[^2]. 值得注意的是,“headless”变体同样移除了对桌面环境的支持,因此如果项目仅需运行在后台服务上而无需渲染UI元素的话,那么选用此类别下的软件包会更加高效合理[^3]. ```bash # 安装命令示例 pip install opencv-python # 基础版含GUI支持 pip install opencv-python-headless # 轻量化基础版不含GUI pip install opencv-contrib-python # 扩展版含GUI支持及额外模块 pip install opencv-contrib-python-headless # 轻量化扩展版不含GUI及额外模块 ``` 综上所述: | 特性/包名 | GUI 支持 | 额外模块 | | --- | --- | --- | | opencv-python | ✅ | ❌ | | opencv-python-headless | ❌ | ❌ | | opencv-contrib-python | ✅ | ✅ | | opencv-contrib-python-headless | ❌ | ✅ |
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