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之前有文章,使用Android平臺(tái)的OpenCV接入了視頻,控制的目標(biāo)是手機(jī)的攝像頭,這是OpenCV的好處,使用OpenCV可以使用跨平臺(tái)的接口實(shí)現(xiàn)相同的功能,減少了平臺(tái)間移植的困難。正如本文后面,將使用類似的接口,從筆記本的攝像頭獲取視頻,所以,嘗試本文代碼需要有一臺(tái)有攝像頭的電腦。
不過,需要說明的的是,OpenCV的強(qiáng)項(xiàng)在于圖像相關(guān)的處理,而不是視頻的編解碼,所以,不要使用OpenCV做多余的事情,我們使用OpenCV接入視頻或者圖片的目的,是為了對(duì)視頻或圖片進(jìn)行處理。
關(guān)于Python下配置OpenCV的過程,由于不能直接使用pip進(jìn)行安裝,過程相對(duì)復(fù)雜一些,不過,網(wǎng)上文章很多,多查閱一些資料,需要注意的是,要清楚自己的Python的版本,Python2和Python3的配置方法不同。
本節(jié)實(shí)現(xiàn)的是使用內(nèi)建攝像頭捕獲視頻,并顯示視頻的每一幀以實(shí)現(xiàn)視頻的播放。
下面進(jìn)入我們的主題,配置好OpenCV以后,創(chuàng)建一個(gè)video_capture.py文件,內(nèi)容如下:
#!/usr/bin/env python3 import cv2 #創(chuàng)建顯示視頻的窗口 cv2.namedWindow('Video') #打開攝像頭 video_capture = cv2.VideoCapture(0) #創(chuàng)建視頻寫入對(duì)象 video_writer = cv2.VideoWriter('test.avi', cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))) #讀取視頻幀,對(duì)視頻幀進(jìn)行高斯模糊,然后寫入文件并在窗口顯示 success, frame = video_capture.read() while success and not cv2.waitKey(1) == 27: blur_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 0) video_writer.write(blur_frame) cv2.imshow("Video", blur_frame) success, frame = video_capture.read() #回收資源 cv2.destroyWindow('Video') video_capture.release()
我們來仔細(xì)看一下,Python OpenCV的模塊名稱是cv2,所以我們導(dǎo)入模塊cv2,接下來,準(zhǔn)備了顯示視頻幀的窗口。
獲取攝像頭視頻使用VideoCapture類,其構(gòu)造參數(shù)為攝像頭的index,筆記本只有一個(gè)攝像頭,其index為0;將視頻幀寫入文件使用VideoWriter類,其構(gòu)造參數(shù)分別為寫入的文件路徑名,編碼格式,幀率以及視頻尺寸,我們這里的幀率和視頻尺寸使用了攝像頭提供的參數(shù),這可以通過VideoCapture獲取。
萬事俱備,我們可以調(diào)用VideoCapture.read()按幀讀取數(shù)據(jù),每一幀視頻就是一幅圖像,我們對(duì)其進(jìn)行高斯模糊,然后將其寫入文件,并顯示在窗口上。
我們在點(diǎn)擊Esc時(shí)會(huì)退出視頻預(yù)覽和錄制,之后銷毀窗口并釋放攝像頭。
可以看到,Python的OpenCV依然表現(xiàn)出了Python代碼的簡潔性,這為我們提供了一種開發(fā)思路,可以在研究階段使用Python,實(shí)現(xiàn)中使用C++實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然,如果對(duì)Python足夠信任,完全可以直接使用Python,Python的OpenCV只是一套接口,真正的OpenCV代碼是用C++實(shí)現(xiàn)的,其性能足夠好,Python調(diào)用C/C++代碼的效率也是不錯(cuò)的。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
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