Opencv视频教程分析
opencv videocapture的实现原理
opencv videocapture的实现原理OpenCV中的`VideoCapture`类用于从视频文件、摄像头或其他视频源中读取帧。
它的实现原理涉及以下几个步骤：
1. 初始化视频捕获设备：通过调用`VideoCapture`类的构造函数，传入相应的参数来初始化视频捕获设备。
这可以是视频文件的路径、摄像头的索引号等。
2. 打开视频源：`VideoCapture`类的构造函数会尝试打开指定的视频源。
如果成功打开，则返回一个有效的`VideoCapture`对象，否则返回一个无效对象。
3. 获取视频属性：一旦成功打开了视频源，可以通过调用`get()`方法获取视频的属性，例如视频的宽度、高度、帧率等。
4. 循环读取视频帧：使用`read()`方法循环读取视频帧。
每次调用`read()`都会返回一个布尔值和一个图像帧。
如果布尔值为`True`，表示成功读取到了一帧图像；如果为`False`，表示已经到达视频的末尾或发生了错误。
5. 处理视频帧：一旦成功读取到了视频帧，可以对其进行各种操作，如图像处理、分析等。
可以使用OpenCV提供的各种函数和算法对图像进行处理。
6. 释放资源：在完成视频处理后，需要调用`release()`方法释放所有相关的资源，包括关闭视频文件或释放摄像头。
7. 循环结束：当视频的所有帧都被读取完毕或出现错误时，循环读取视频帧的过程结束。
总结起来，`VideoCapture`类通过打开视频源，并循环读取视频帧的方式实现了对视频的捕获。
然后可以对每一帧图像进行处理，实现各种视频处理和分析的功能。
1。
PythonOpenCV视觉智能感知001_读取摄像头或视频文件并播放显示
Python OpenCV视觉智能感知第一讲——读取摄像头或视频文件并播放显示本部分内容将深入、全面、详细地介绍如何使用Anaconda Python和OpenCV读取摄像头或视频文件，并进行播放。
1任务描述使用Anaconda Python和OpenCV，读取摄像头或本地视频文件并播放显示。
2解题思路要从摄像头或视频文件读取视频，首先应获取摄像头或视频文件，并判断是否获取成功。
获取摄像头或视频文件成功后，逐帧读取视频，播放显示。
为了能够连续读取和播放视频的每帧图像，需要将读取和播放视频帧放在一个循环体里。
由于不知道摄像头的视频帧数，可以构造一个无限循环体。
对视频文件，可以构造一个无限循环体或以视频帧数为上限的有限循环体。
在循环体内部应设置循环结束控制条件，以便能够控制结束读取和播放视频。
视频读取和播放结束后，应释放摄像头或视频文件，并销毁视频播放窗口。
3主要方法介绍（1）导入OpenCV库cv2要使用OpenCV，首先导入OpenCV库cv2.导入方法为：import cv2导入OpenCV库cv2的前提是确保计算机已经安装了OpenCV.Anaconda Python安装OpenCV的方法为在Anaconda Prompt窗口执行以下命令：pip install opencv-python（2）cv2.VideoCapture()方法cv2.VideoCapture()方法用于创建一个VideoCapture对象，以捕获摄像头或视频文件。
该方法接收摄像头的索引或视频文件名。
如果只有一个摄像头，则以整数0进行索引。
如果有多个摄像头，则分别以0,1,2…等整数进行索引。
如果要读取视频文件，则需传入视频文件的全名称（包括路径和扩展名）字符串，形如’D:/opencv/videos/myvideo.mp4’.（3）while方法Python中使用while语句构造循环体，循环执行程序。
即在条件满足情况下，循环执行某段程序，以重复处理相同任务。
Java使用OpenCV3.2实现视频读取与播放
Java使⽤OpenCV3.2实现视频读取与播放Java使⽤OpenCV3.2实现视频读取与播放，供⼤家参考，具体内容如下OpenCV从3.x版本开始其JAVA语⾔的SDK⽀持视频⽂件读写，这样就极⼤的⽅便了⼴⼤Java语⾔开发者学习与使⽤OpenCV，通过摄像头或者视频⽂件读取帧的内容与播放，完成视频内容分析与对象跟踪等各种应⽤开发任务。
可以说OpenCV C++ SDK可以做到绝⼤多数事情，在OpenCV3.x版本上⽤Java都可以完成，这样就为很多Java开发者学习OpenCV 打开了⽅便之门。
实现思路⾸先⽤OpenCV相关API读取视频流或者视频⽂件的每⼀帧，然后通过Swing JComponent组件实现视频每⼀帧的更新显⽰，我模仿了C++的HIGHGUI⾥⾯创建窗⼝与显⽰图像接⼝，基于Swing实现了⼀个视频播放窗⼝类，把读取到的每⼀帧都传给它就可以实现连续显⽰即播放。
每帧之间相隔100毫秒，我是通过Java线程Sleep⽅法实现。
运⾏效果 - USB摄像头读取每帧运⾏效果 - 视频⽂件读取每帧代码实现视频⽂件读取package com.gloomyfish.video.demo;import java.awt.Dimension;import java.awt.image.BufferedImage;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.videoio.VideoCapture;public class VideoDemo {public static void main(String[] args) {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);// 打开摄像头或者视频⽂件VideoCapture capture = new VideoCapture();//capture.open(0);capture.open("D:/vcprojects/images/768x576.avi");if(!capture.isOpened()) {System.out.println("could not load video data...");return;}int frame_width = (int)capture.get(3);int frame_height = (int)capture.get(4);ImageGUI gui = new ImageGUI();gui.createWin("OpenCV + Java视频读与播放演⽰", new Dimension(frame_width, frame_height));Mat frame = new Mat();while(true) {boolean have = capture.read(frame);Core.flip(frame, frame, 1);// Win上摄像头if(!have) break;if(!frame.empty()) {gui.imshow(conver2Image(frame));gui.repaint();}try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}public static BufferedImage conver2Image(Mat mat) {int width = mat.cols();int height = mat.rows();int dims = mat.channels();int[] pixels = new int[width*height];byte[] rgbdata = new byte[width*height*dims];mat.get(0, 0, rgbdata);BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_ARGB);int index = 0;int r=0, g=0, b=0;for(int row=0; row<height; row++) {for(int col=0; col<width; col++) {if(dims == 3) {index = row*width*dims + col*dims;b = rgbdata[index]&0xff;g = rgbdata[index+1]&0xff;r = rgbdata[index+2]&0xff;pixels[row*width+col] = ((255&0xff)<<24) | ((r&0xff)<<16) | ((g&0xff)<<8) | b&0xff;}if(dims == 1) {index = row*width + col;b = rgbdata[index]&0xff;pixels[row*width+col] = ((255&0xff)<<24) | ((b&0xff)<<16) | ((b&0xff)<<8) | b&0xff;}}}setRGB( image, 0, 0, width, height, pixels);return image;}/*** A convenience method for setting ARGB pixels in an image. This tries to avoid the performance * penalty of BufferedImage.setRGB unmanaging the image.*/public static void setRGB( BufferedImage image, int x, int y, int width, int height, int[] pixels ) {int type = image.getType();if ( type == BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )image.getRaster().setDataElements( x, y, width, height, pixels );elseimage.setRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width );}}视频与图像显⽰窗⼝类package com.gloomyfish.video.demo;import java.awt.BorderLayout;import java.awt.Color;import java.awt.Dimension;import java.awt.Graphics;import java.awt.Graphics2D;import java.awt.image.BufferedImage;import javax.swing.JComponent;import javax.swing.JDialog;public class ImageGUI extends JComponent {/****/private static final long serialVersionUID = 1L;private BufferedImage image;public ImageGUI() {}@Overrideprotected void paintComponent(Graphics g) {Graphics2D g2d = (Graphics2D)g;if(image == null) {g2d.setPaint(Color.BLACK);g2d.fillRect(0, 0, this.getWidth(), this.getHeight());} else {g2d.drawImage(image, 0, 0, this.getWidth(), this.getHeight(), null);System.out.println("show frame...");}}public void createWin(String title) {JDialog ui = new JDialog();ui.setTitle(title);ui.getContentPane().setLayout(new BorderLayout());ui.getContentPane().add(this, BorderLayout.CENTER);ui.setSize(new Dimension(330, 240));ui.setVisible(true);}public void createWin(String title, Dimension size) {JDialog ui = new JDialog();ui.setTitle(title);ui.getContentPane().setLayout(new BorderLayout());ui.getContentPane().add(this, BorderLayout.CENTER);ui.setSize(size);ui.setVisible(true);}public void imshow(BufferedImage image) {this.image = image;this.repaint();}}以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。
opencv的videocapture函数
文章标题：深度剖析opencv的videocapture函数一、什么是opencv的videocapture函数？在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它提供许多用于处理图像和视频的函数和工具。
其中，videocapture 函数是OpenCV 中用来捕获视频的一个非常重要的函数。
通过该函数，我们可以从摄像头、文件或者网络摄像头中获取视频流，进行各种处理和分析。
二、videocapture函数的基本使用方法1. 创建videocapture对象：我们需要创建一个 videocapture 对象，该对象用于表示视频捕获设备。
我们可以直接指定摄像头的编号，或者指定视频文件的路径。
2. 读取视频帧：我们可以通过 videocapture 对象的 read() 函数来读取视频的帧。
通过循环不断读取帧，我们就可以对视频进行处理和分析。
3. 处理视频帧：一旦获取了视频帧，我们可以对其进行各种处理，比如图像增强、目标检测、运动跟踪等等。
4. 释放资源：在使用完 videocapture 对象后，需要及时释放资源，以避免资源泄漏。
三、videocapture函数的深度剖析在使用 videocapture 函数的过程中，我们需要注意一些细节和问题。
不同操作系统下对摄像头编号的规定可能不一样；不同视频编解码格式的支持情况；视频帧的数据类型和格式等等。
对于这些问题，我们需要逐一进行深入的了解和探讨，以便在实际应用中能够更加灵活和高效地使用 videocapture 函数。
四、个人观点和理解对于 videocapture 函数，我个人认为它是 OpenCV 中一个非常有用且强大的函数，通过该函数可以轻松地实现视频捕获和处理。
在实际项目中，我曾经使用 videocapture 函数对摄像头捕获的视频进行目标检测和追踪，取得了非常不错的效果。
我深信掌握 videocapture 函数的深度和广度用法，将有助于提升我在计算机视觉领域的技能和应用能力。
OpenCV2学习笔记之视频流读取与处理
前言由于项目需要，计划实现九路视频拼接，因此必须熟悉OpenCV对视频序列的处理。
视频信号处理是图像处理的一个延伸，所谓的视频序列是由按一定顺序进行排放的图像组成，即帧(Frame)。
在这里，主要记录下如何使用Qt+OpenCV读取视频中的每一帧，之后，在这基础上将一些图像处理的算法运用到每一帧上（如使用Canny算子检测视频中的边缘）。
一. 读取视频序列OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧，如果只是单单想读取某个视频，你只需要创建一个cv::VideoCapture实例，然后在循环中提取每一帧。
新建一个Qt控制台项目，直接在main函数添加：#include <QCoreApplication>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <QDebug>int main(int argc, char *argv[]){QCoreApplication a(argc, argv);// 读取视频流cv::VideoCapture capture("e:/BrokeGirls.mkv");// 检测视频是否读取成功if (!capture.isOpened()){qDebug() << "No Input Image";return 1;}// 获取图像帧率double rate= capture.get(CV_CAP_PROP_FPS);bool stop(false);cv::Mat frame; // 当前视频帧cv::namedWindow("Extracted Frame");// 每一帧之间的延迟int delay= 1000/rate;// 遍历每一帧while (!stop){// 尝试读取下一帧if (!capture.read(frame))break;cv::imshow("Extracted Frame",frame);// 引入延迟if (cv::waitKey(delay)>=0)stop= true;}return a.exec();}（注意：要正确打开视频文件，计算机中必须安装有对应的解码器，否则cv::VideoCapture无法理解视频格式！）运行后，将出现一个窗口，播放选定的视频（需要在创建cv::VideoCapture对象时指定视频的文件名）。
使用计算机视觉技术进行视频分析的步骤与技巧
使用计算机视觉技术进行视频分析的步骤与技巧计算机视觉技术是一种利用计算机和数字图像处理技术来模拟和改造人类视觉信息处理过程的技术。
随着计算机视觉技术的不断发展和进步，对于视频分析的需求也越来越大。
视频分析可以帮助我们从大量的视频数据中提取有用的信息以及进行复杂的场景解析。
在本文中，我们将介绍使用计算机视觉技术进行视频分析的具体步骤及相关技巧。
第一步是数据收集与预处理。
在进行视频分析之前，我们需要搜集相关的视频数据。
这些数据可以是通过摄像机拍摄的现场视频，也可以是已经存在的视频文件。
收集到的视频数据可能会存在一些问题，例如光照条件的变化、噪声和模糊等。
因此，我们需要对这些数据进行预处理，以提高后续分析的准确性和效果。
预处理包括去噪、图像增强、图像校正等步骤。
第二步是目标检测与跟踪。
在视频中，我们可能需要检测和跟踪特定的目标，例如人、车辆、动物等。
目标检测是指通过计算机视觉技术来自动地检测出视频中的目标物体。
常用的目标检测算法包括基于深度学习的方法、基于特征提取的方法等。
目标跟踪是指在视频中连续追踪目标物体的位置、大小和形状变化，并对其进行跟踪。
常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
第三步是运动分析与场景解析。
通过计算机视觉技术，我们可以分析视频中的运动信息。
例如，我们可以检测和分析目标物体的运动轨迹、速度和加速度等。
另外，我们还可以通过场景解析来理解视频中的场景信息。
场景解析可以帮助我们分析视频中的空间布局、目标物体之间的关系，以及运动的规律。
这些信息对于后续的视频分析和应用具有重要意义。
第四步是特征提取与描述。
在视频分析中，提取和描述目标物体的特征是非常关键的一步。
特征提取是指从视频图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等。
特征描述则是对这些特征进行进一步的数学建模和描述。
常见的特征提取与描述方法包括哈尔特征、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
第五步是目标识别与分类。
利用ffmpeg和opencv进行视频的解码播放
利用ffmpeg和opencv进行视频的解码播放利用ffmpeg和opencv进行视频的解码播放引子OpenCV中有自己的用于处理图片和视频的类VideoCapture,可以很方便的读入文件和显示。
现在视频数据流是ffmpeg解码h264文件得到的,由于要依赖该数据源进行相应的后续处理,所以需要将ffmpeg中得到的数据缓存转换成可以被OpenCV处理的Mat类对象。
ffmpeg介绍FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案,属于自由软件,采用LGPL 戒GPL许可证，依据你选择的组件，。
它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。
它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多codec都是从头开发的。
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。
它包括了目前领先的音/视频编码库libavcodec。
FFmpeg是在Linux下开发出来的,但它可以在包括Windows在内的大多数操作系统中编译。
FFmpeg的组成结构FFmpeg主要由一下几个部分组成:, libavcodec:一个包含了所有FFmpeg音视频编解码器的库。
为了保证最优性能和高可复用性,大多数编解码器从头开发的。
, libavformat:一个包含了所有的普通音视格式的解析器和产生器的库。
, 三个实例程序,这三个实例较为复杂,基本可以作为API使用手册:ffmpeg:命令行的视频格式转换程序。
ffplay:视频播放程序。
，需要SDL支持，ffserver:多媒体服务器了解完组成结构后,你会发现,如果你在寻找一种视频格式转换的方式,那FFmpeg绝对是你的第一选择,libavcodec 则又是重中之重。
如果遇上API不会使用的情冴,可以参考ffmpeg.c、ffplay.c、 ffserver.c、apiexample.c，解码，和output_example.c，编码，。
python通过opencv调用摄像头操作实例分析
python通过opencv调⽤摄像头操作实例分析实例源码：#pip3 install opencv-pythonimport cv2from datetime import datetimeFILENAME = 'myvideo.avi'WIDTH = 1280HEIGHT = 720FPS = 24.0# 必须指定CAP_DSHOW(Direct Show)参数初始化摄像头,否则⽆法使⽤更⾼分辨率cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)# 设置摄像头设备分辨率cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, WIDTH)cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, HEIGHT)# 设置摄像头设备帧率,如不指定,默认600cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 24)# 建议使⽤XVID编码,图像质量和⽂件⼤⼩⽐较都兼顾的⽅案fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')out = cv2.VideoWriter(FILENAME, fourcc, FPS, (WIDTH, HEIGHT))start_time = datetime.now()while True:ret, frame = cap.read()if ret:out.write(frame)# 显⽰预览窗⼝cv2.imshow('Preview_Window', frame)# 录制5秒后停⽌if (datetime.now()-start_time).seconds == 5:cap.release()break# 监测到ESC按键也停⽌if cv2.waitKey(3) & 0xff == 27:cap.release()breakout.release()cv2.destroyAllWindows()打开摄像头后链接成功的操作：# 1. 打开摄像头import cv2import numpy as npdef video_demo():capture = cv2.VideoCapture(0)#0为电脑内置摄像头while(True):ret, frame = capture.read()#摄像头读取,ret为是否成功打开摄像头,true,false。
python-opencv-视频的读取与分解
python-opencv-视频的读取与分解OpenCV中提供了⼀个基本的视频操作类VideoCaputre，它是OpenCV⽤来通过摄像头、视频⽂件或图像序列来获取及操作视频的类。
VideoCaputre有两种读取视频的⽅法，分别是通过摄像头读取与通过视频⽂件读取。
通过打开摄像头捕捉视频 :import cv2#获取⼀个视频并打开cap=cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头并创建摄像头对象#其中0表⽰打开内置摄像头，1表⽰打开外接摄像头if cap.isOpened(): #VideoCaputre对象是否成功打开print('已经打开了摄像头捕捉视频')else:print('打开摄像头失败')通过打开视频⽂件读取视频:import cv2#获取⼀个视频并打开cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')if cap.isOpened(): #VideoCaputre对象是否成功打开print('已经打开了视频⽂件')else:print('视频⽂件打开失败')视频的分解:视频其实就是由连续的图像画⾯组成的。
当连续的图像变化每秒超过24帧画⾯以上时，根据视觉暂留原理，⼈眼就⽆法识别是否是静态画⾯了，这样平滑连续的视觉效果看起来就像是视频了。
帧率是以帧称为单位的位图图像连续出现在显⽰器上的频率，通俗来讲，就是1秒钟的帧（fps），也就是1秒钟展⽰的图⽚数量。
import cv2#获取⼀个视频并打开cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')if cap.isOpened(): #VideoCaputre对象是否成功打开print('已经打开了视频⽂件')fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 返回视频的fps--帧率width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) # 返回视频的宽height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # 返回视频的⾼print('fps:', fps,'width:',width,'height:',height)i=0while 1:if i==15:print('保存了视频的前15帧图像，保存结束')breakelse:i=i+1ret, frame = cap.read() # 读取⼀帧视频# ret 读取了数据就返回True,没有读取数据(已到尾部)就返回False# frame 返回读取的视频数据--⼀帧数据file_name='.\\aa\\img'+str(i)+'.jpg'cv2.imwrite(file_name, frame)else:print('视频⽂件打开失败')。
OpenCV 视频相关函数总结
OpenCV视频相关函数总结A、写入视频（1）cvCreateVideoWriter功能：创建视频文件写入器typedef struct CvVideoWriter CvVideoWriter;函数形式：CvVideoWriter* cvCreateVideoWriter ( const char* filename, int fourcc, double fps, CvSize frame_size, int is_color=1 );参数说明：filename 输出视频文件名。
fourcc为四个字符用来表示压缩帧的codec 例如：CV_FOURCC('P','I','M','1') = MPEG-1 codecCV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codecCV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codecCV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codecCV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codecCV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codecCV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codecCV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec若编码器代号为 -1，则运行时会弹出一个编码器选择框.fps 被创建视频流的帧率。
使用人工智能技术进行视频分析和处理的教程
使用人工智能技术进行视频分析和处理的教程随着人工智能技术的快速发展，视频分析和处理已经成为了一个热门领域。
人们可以通过人工智能技术对视频进行智能化的处理和分析，从而获得更多有价值的信息。
本文将介绍如何使用人工智能技术进行视频分析和处理的教程。
一、视频分析技术的介绍在介绍如何使用人工智能技术进行视频分析和处理之前，我们先来了解一下视频分析技术的基本概念。
视频分析技术是指通过对视频进行处理，提取其中的有用信息，并进行分析和理解的过程。
视频分析技术可以应用于多个领域，如安防监控、智能交通、医学影像等。
二、视频分析和处理的基本步骤1. 视频采集：首先需要使用摄像机或其他设备对视频进行采集。
视频可以是实时采集的，也可以是已经录制好的。
2. 视频预处理：在进行视频分析之前，需要对视频进行预处理。
预处理的目的是去除噪声，提高图像质量。
常见的预处理方法包括降噪、去抖动等。
3. 视频分析：视频分析是整个过程的核心。
通过人工智能技术，可以对视频进行目标检测、行为分析、人脸识别等。
这些技术可以帮助我们从视频中提取出有用的信息。
4. 视频处理：在视频分析的基础上，可以对视频进行进一步的处理。
例如，可以对视频进行剪辑、合成、滤镜处理等，以满足不同的需求。
三、人工智能技术在视频分析和处理中的应用1. 目标检测：目标检测是视频分析中的一个重要任务。
通过人工智能技术，可以实现对视频中的目标进行自动检测和识别。
例如，可以通过人工智能技术对交通监控视频中的车辆进行检测，从而实现智能交通管理。
2. 行为分析：行为分析是对视频中的人或物体进行行为识别和分析的过程。
通过人工智能技术，可以实现对视频中的人的行为进行自动识别和分析。
例如，可以通过人工智能技术对监控视频中的人的行为进行分析，从而实现智能安防监控。
3. 人脸识别：人脸识别是指通过人工智能技术对视频中的人脸进行自动识别和验证。
通过人脸识别技术，可以实现对视频中的人脸进行自动识别和身份验证。
cv2-视频读取和解码
cv2-视频读取和解码cv2-视频读取和解码⽬录cv2.VideoCapture()opencv对视频取帧import cv2def getFrame(videoPath, svPath):cap = cv2.VideoCapture(videoPath)numFrame = 0while True:if opened, frame = cap.read():if opened:#cv2.imshow('video', frame)numFrame += 1newPath = svPath + str(numFrame) + ".jpg"cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tofile(newPath)else:continueif cv2.waitKey(10) == 27:breakgetFrame(videoPath,savePicturePath)关于跳帧解码函数cap.read()跳帧并解码视频cap,grab()跳帧cap.retrieve()解码视频cap.read()函数其实是grab()和retireve()的组合，grap是跳转到下⼀帧的位置，⽽retrieve是做具体的解码⼯作。
import cv2cap = cv2.VideoCapture("./test.mp4")idx = 0freq = 5While True:idx += 1ret = cap.grab()if not ret:breakif idx % freq == 1:ret, frame = cap.retrieve()if frame is None: # exist broken framebreak# do something else...cap.release()指定时间解码读取视频import cv2from tqdm import tqdmfrom termcolor import cprintimport timedWindow("image", cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.moveWindow("image", 0, 0)cv2.resizeWindow("image", 960, 540)def readvideo_startend(path, start=0, end=None, wait=1):"""opencv读取视频:param path: 视频路径:param start: 视频开始时间:param end: 视频结束时间:param wait: 每帧等待时间:return: None"""video = cv2.VideoCapture(path)opened = video.isOpened()if not opened:cprint("视频打开错误", "red")return# vc.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 25)# vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)# vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取视频帧率count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取视频总帧数width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 获取视频宽度height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 获取视频⾼度print(f"视频宽度: {width}, 视频⾼度: {height}, 视频总帧数: {count}, 视频帧率: {fps}")time.sleep(0.01)if start:start_frame = min(int(start * fps), count) # 开始帧video.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_frame) # 设置视频的开始帧位置count -= start_frameif end:count -= count - min(int((end - start) * fps), count)pbar = tqdm(total=count, desc="播放进度") ## 进度条f_num = 0 ## 读取视频的帧数while opened:f_num += 1opened, frame = video.read()if opened:# frame = cv2.resize(frame, (0, 0), None, 0.5, 0.5)cv2.imshow('image', frame)pbar.update(1)if cv2.waitKey(wait) == 27 or f_num == count:breakelse:breakpbar.close()video.release()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':path = r"rtsp://admin:abcd1234@192.168.12.65/h264/ch1/main/av_stream"readvideo_startend(path, 60, 100)get、set参数列表参数值描述cv2.CAP_PROP_POS_MSEC0当前视频⽂件的时间位置（返回毫秒）或视频捕获时间戳cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES1从0开始的解码/捕获时间帧cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO2返回视频⽂件的相关位置：0，视频开始。
OpenCV读写视频文件解析（二）
OpenCV读写视频文件解析（二）OpenCV读写视频文件解析（二）VideoCapture::set设置视频捕获中的属性。
C :bool VideoCapture::set(int propId, double value)Python:cv2.VideoCapture.set(propId, value) → retvalC:int cvSetCaptureProperty(CvCapture* capture, int property_id, double value)Python:cv.SetCaptureProperty(capture, property_id, value) → retvalParameters:•propId–Property identifier. It can be one of the following:o CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds.o CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 0-based index of the frame to be decoded/captured next.o CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO Relative position of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film.o CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH Width of the frames in the video stream.o CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT Height of the frames in the video stream.o CV_CAP_PROP_FPS Frame rate.o CV_CAP_PROP_FOURCC 4-character code of codec.o CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT Number of frames in the video file.o CV_CAP_PROP_FORMAT Format of the Mat objects returned by retrieve() .o CV_CAP_PROP_MODE Backend-specific value indicatingthe current capture mode.o CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS Brightness of the image (onlyfor cameras).o CV_CAP_PROP_CONTRAST Contrast of the image (only forcameras).o CV_CAP_PROP_SATURATION Saturation of the image (onlyfor cameras).o CV_CAP_PROP_HUE Hue of the image (only for cameras).o CV_CAP_PROP_GAIN Gain of the image (only for cameras).o CV_CAP_PROP_EXPOSURE Exposure (only for cameras).o CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB Boolean flags indicatingwhether images should be converted to RGB.o CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_U The U value of thewhitebalance setting (note: only supported by DC1394 v 2.xbackend currently)o CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_V The V value of thewhitebalance setting (note: only supported by DC1394 v 2.xbackend currently)o CV_CAP_PROP_RECTIFICATION Rectification flag forstereo cameras (note: only supported by DC1394 v 2.x backendcurrently)o CV_CAP_PROP_ISO_SPEED The ISO speed of the camera(note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)o CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE Amount of frames stored ininternal buffer memory (note: only supported by DC1394 v2.x backend currently)•value– Value of the property.参数：propId -属性标识符。
opencvffmpeg详细解析
opencvffmpeg详细解析OpenCV是一个开源的计算机视觉库，而FFmpeg是一个开源的音视频处理工具包。
两者结合使用可以实现强大的音视频处理功能。
本文将详细解析OpenCV和FFmpeg的结合使用。
OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的库，它提供了丰富的图像和视频处理函数。
通过OpenCV，可以轻松读取、处理和显示图像和视频。
而FFmpeg则是一个专注于音视频处理的工具包，它提供了丰富的音视频编解码、转换、过滤等功能。
在使用OpenCV和FFmpeg结合进行音视频处理时，首先需要确保已经正确安装了OpenCV和FFmpeg，并且编译时已经将它们绑定在一起。
然后，可以通过以下步骤进行音视频处理：1. 打开视频文件：可以使用FFmpeg提供的函数打开视频文件，并获取视频流的相关信息，如分辨率、帧率等。
2. 读取视频帧：使用OpenCV的函数读取视频帧，可以通过指定帧索引或时间戳来读取指定位置的帧。
3. 进行图像处理：可以使用OpenCV提供的图像处理函数对读取的视频帧进行各种操作，如图像增强、滤波、边缘检测等。
4. 进行视频处理：可以使用OpenCV提供的视频处理函数对读取的视频帧进行各种操作，如运动估计、目标检测、视频合成等。
5. 编码和保存：使用FFmpeg提供的编码函数将处理后的视频帧进行编码，并保存为指定的格式和文件。
通过以上步骤，可以实现各种音视频处理功能，如实时视频处理、视频编辑、视频转码等。
而OpenCV和FFmpeg的结合使用不仅可以提供丰富的处理功能，还可以充分发挥它们各自的优势，实现更高效的处理效果。
需要注意的是，在使用OpenCV和FFmpeg进行音视频处理时，需要注意以下几点：1. 输入输出格式的兼容性：要确保输入的视频格式与OpenCV和FFmpeg支持的格式兼容，否则可能无法正常处理。
2. 内存管理：在处理大规模的视频数据时，需要注意内存的管理，避免因内存不足导致程序崩溃。
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Int cvNamedWindow(char*name,int flags
name:窗口的标志。如果已经有同名窗口， 则该函数什么也不干。 Flags：CV_WINDOW_AUTOSIZE ，会根 据图像大小自动调整窗口大小。如果是0， 则窗口大小不变。
cvcam
摄像机接口，在Opencv1.0以后的版本中已 经被移除
cvaux
该模块中一般存放一些即将被淘汰的算法 和函数（如基于嵌入式隐马尔科夫的人脸 识别算法），还包含一些实验性的算法和 函数（前景检测，背景剔除等）
Opencv的结构
CV 包含图像处理 和视觉算法 ML 包含图像处理 和视觉算法 HighGUI 包含图像处理 和视觉算法
Cxcore 基本结构和算法、XML的支持、绘图函数
Opencv视频教程
显示图像
cvLoadImage(char* filename,int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
Filename:图像所在路径 Flags： /* 图像颜色不变 */ #define CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED -1 /*灰度图像（单通道） */ #define CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 0 /* 彩色图像（3通道图像） */ #define CV_LOAD_IMAGE_COLOR
cv
图像处理：cvSobel，cvCanny等
结构分析：ContourArea等
运动分析与目标跟踪：cvMeanShift等 模式识别：CvHaarFeature 摄像头定标与三维重建：cvCalibrateCamer2
4
cvLoadImage参数说明
如果想要载入最真实的图像，选择 CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR 如果输入有冲突的标志，将采用较小的数 字值。比如 CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE | CV_LOAD_IMAGE_COLOR将载入单通道 图。
Opencv视频教程
Opencv结构与内容
Opencv结构
cxcore cv
Machine Learning(ML)
HighGUI cvcam cvaux
cxcore
cvLoadImage的功能
通过文件名确定被加载图像的格式，并且 该函数在内部分配图像数据结构所需要的 内存空间。 支持的图像格式：BMP，DIB，JPEG， JPE，PNG，PBM，PGM，PPM，SR， RAS，TIFF。
第一个程序：显示图像
基于Opencv，我们可以读取各种图像文件， 视频文件，还可以读取摄像头。这些功能 是Opencv开发包中HighGUI工具集的一部 分。下面，我们就使用其中的一些功能来 实现如何显示一幅图像。
显示图像代码
#include "highgui.h" int main(int argc, char* argv[]) { IplImage* src = cvLoadImage("F:\\psbCA2V1GZ7.jpg" , 1); cvNamedWindow("show_image"); cvShowImage("show_image",src); cvWaitKey(0); return 0; }
1
cvLoadImage参数说明
Flags： /*则输入图像格式可以为8位无符号，16位无符号， 32位有符号或者32位浮点型 */ #define CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH 2 /* 保持原样 */ #define CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR
cvShowImage(char* name,IplImage* dst) 功能：在指定窗口上显示图像。
name:窗口的标志。这个标志是 cvNamedWindow函数设定的。 dst：被显示的图像。
www.opencvc来自Int cvWaitKey(int key)
Key:如果key的值是大于0的数，那么该函 数的功能是，在此处暂停key毫秒。如果是 小于等于0的数，那么，该函数是在等待用 户的按键输入。
Machine Learning(ML)
包含许多聚类、分类和数据分析函数。如 Bayes分类器，K近邻算法，支持向量机， 决策树，神经网络等等。
HighGUI
图像界面函数：cvNamedWindow 读图像和保存图像：cvLoadImage， cvSaveImage 读视频和写视频：CvCreateFileCapture等
基础结构：CvPoint,CvSize,CvScalar等 数组操作：cvCreateImage,cvCreateMat等 动态结构：CvMemStorage,CvMemBlock等 绘图函数：cvLine,cvRectangle等 数据保存和运行时类型信息： CvFileStorage,cvOpenFileStorage等 错误处理和系统函 数:cvGetErrStatus,cvAlloc,cvFree等