opencv简单实战（OpenCV-Python读取显示）

通常情况下，我们必须用摄像机捕捉实时画面提供了一个非常简单的界面让我们从摄像头捕捉一段视频(我使用的是我笔记本电脑内置的网络摄像头) ，将其转换成灰度视频并显示出来只是一个简单的任务开始，我来为大家讲解一下关于opencv简单实战?跟着小编一起来看一看吧!

opencv简单实战

• 学习读取视频，显示视频和保存视频。
• 学习从相机捕捉并显示它。
• 你将学习以下功能：cv.VideoCapture()，cv.VideoWriter()

通常情况下，我们必须用摄像机捕捉实时画面。提供了一个非常简单的界面。让我们从摄像头捕捉一段视频(我使用的是我笔记本电脑内置的网络摄像头) ，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务开始。

要捕获视频，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧捕获。但是在最后，不要忘记释放俘虏。

import numpy as np import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print("Cannot open camera") exit() while True: # 逐帧捕获 ret, frame = cap.read() # 如果正确读取帧，ret为True if not ret: print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") break # 我们在框架上的操作到这里 gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 显示结果帧e cv.imshow('frame', gray) if cv.waitKey(1) == ord('q'): break # 完成所有操作后，释放捕获器 cap.release() cv.destroyAllWindows()

cap.read()返回布尔值(True/ False)。如果正确读取了帧，它将为True。因此，你可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。

有时，cap可能尚未初始化捕获。在这种情况下，此代码显示错误。你可以通过cap.isOpened()方法检查它是否已初始化。如果是True，那么确定。否则，使用cap.open()打开它。

你还可以使用cap.get(propId)方法访问该视频的某些功能，其中propId是0到18之间的一个数字。每个数字表示视频的属性（如果适用于该视频），并且可以显示完整的详细信息在这里看到：cv::VideoCapture::get()。其中一些值可以使用cap.set(propId，value)进行修改。value是你想要的新值。

例如，我可以通过cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)和cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)检查框架的宽度和高度。默认情况下，它的分辨率为640x480。但我想将其修改为320x240。只需使用和即可。ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) and ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240).

注意
如果出现错误，请确保使用任何其他相机应用程序(例如Linux中的Cheese)都可以正常使用相机。

从文件播放视频

它与从相机捕获相同，只是用视频文件名更改摄像机索引。另外，在显示框架时，请使用适当的时间cv.waitKey()。如果太小，则视频将非常快，而如果太大，则视频将变得很慢（嗯，这就是显示慢动作的方式）。正常情况下25毫秒就可以了。

import numpy as np import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture('vtest.avi') while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() # 如果正确读取帧，ret为True if not ret: print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") break gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('frame', gray) if cv.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv.destroyAllWindows()

注意
确保安装了正确的 ffmpeg 或 gstreamer 版本。有时，使用视频捕获(Video Capture)是一件令人头疼的事情，主要原因是错误地安装了 ffmpeg / gstreamer。

保存视频

所以我们捕捉一个视频，一帧一帧地处理，我们想要保存这个视频。对于图像，它非常简单，只需使用 cv.imwrite()。这里还需要做一些工作。

这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们应该指定输出文件名(例如: output.avi)。然后我们应该指定 FourCC 代码(详见下一段)。然后传递帧率的数量和帧大小。最后一个是颜色标志。如果为 True，编码器期望颜色帧，否则它与灰度帧一起工作。

FourCC：http://en.wikipedia.org/wiki/FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。可用代码列表可在fourcc.org中:http://www.fourcc.org/codecs.php 找到。它取决于平台。遵循编解码器对我来说效果很好。

• 在Fedora中：DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。（最好使用XVID。MJPG会生成大尺寸的视频。X264会生成非常小的尺寸的视频）
• 在Windows中：DIVX（尚待测试和添加）
• 在OSX中：MJPG（.mp4），DIVX（.avi），X264（.mkv）。

FourCC代码作为MJPG的cv.VideoWriter_fourcc（'M'，'J'，'P'，'G'）or cv.VideoWriter_fourcc（*'MJPG'）传递。

在从摄像机捕获的代码下面，沿垂直方向翻转每一帧并保存。

import numpy as np import cv2 as cv cap = cv.VideoCapture(0) # 定义编解码器并创建VideoWriter对象 fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") break frame = cv.flip(frame, 0) # 写翻转的框架 out.write(frame) cv.imshow('frame', frame) if cv.waitKey(1) == ord('q'): break # 完成工作后释放所有内容 cap.release() out.release() cv.destroyAllWindows()

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