（OpenCV读取视频、OpenCV提取视频每一帧、每一帧图片合成新的AVI视频）CvCapture 是视频获取结构
被用来作为视频获取函数的一个参数
比如
CvCapture* cap;
IplImage* cvQueryFrame( cap );
从摄像头或者文件中抓取并返回一帧Opencv读取视频代码#include "stdafx.h"
#include"highgui.h"
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2023-11-30 16:18:15
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一.基本概念 基于视频的车辆检测算法种类很多：光流法检测，帧差法，背景消除法（其中包括：直方图法，平均值法，单分布和混合高斯分布背景模型，Kalman滤波等），边缘检测法，运动矢量检测法...下面分享的是运动目标检测算法中最基本的方法—帧间差分法。 相邻帧间图像差分思想：检测出了相邻两帧图像中发生变化的区域。该方法是用图像序列中的连续两帧图像进
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2024-04-11 14:12:20
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一、简单的帧间差方法 帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域。
代码：
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
VideoCapture capture("bike.avi");
if(!capture.isOpened())
return -1;
double rate =
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2024-05-08 18:43:22
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视频信号是重要的视觉信息来源。视频由一系列图像构成，这些图像称为帧。帧以固定的时间间隔获取（称为帧速率，通常用帧/秒表示）。大多数计算机视觉方面的应用都是基于视频来处理的，为此本博文作为Opencv视频处理模块的学习笔记~帧的数据类型也是Mat。读取视频序列。要从视频序列读取帧，只需创建一个cv::VideoCapture类的实例，然后再一个循环中提取并显示视频的每帧，如下面代码所示：#inclu
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2024-02-23 17:43:35
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1.调用摄像头实时处理def detect():
camera = cv2.VideoCapture(0) #读取摄像头，0代表手提电脑自带的摄像头，若改成1，2，3...则可以调用其他摄像头
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = camera.read()
img = cv2.cvtC
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2024-05-23 23:33:40
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视频摘要简介通过运动目标分析，提取运动目标，然后对各个目标的运动轨迹进行分析，将不同的目标拼接到一个共同的背景场景中，即同时展现在不同时间出现的多个对象。 视频摘要主要运用在对长时间的监控视频的压缩上，节省视频占用的空间，同时可以保留视频中的目标和活动。 一般的视频摘要的步骤可以总结为：视频读取→背景建模 → 前景提取→ 目标轨迹跟踪→ 目标的时序与空间规划 → 生成浓缩视频 本文主要通过一个简单
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2024-03-27 20:10:16
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这里面很重要的一点，让我清楚为什么读取摄像头只需要写个0，不需要写其他上面路径各种的。摘自：opencv学习之路（2）、读取视频，读取摄像头 一、介绍视频读取本质上就是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的。1秒24帧基本就能流畅的读取视频了。 ①读取视频有两种方法： A. VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
B. Vid
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2023-12-19 13:58:36
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本人只是想很简单的入门了解opencv，目前相关原理和知识了解的不多，可能存在有些地方写的不对，仅供参考。1.帧间差分帧间差分法是一种通过对视频图像序列的连续两帧图像做差分运算获取运动目标轮廓的方法。当监控场景中出现异常目标运动时，相邻两帧图像之间会出现较为明显的差别，两帧相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频或图像序列的物体运动特性原理： 当视频中存在移动物
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2024-08-23 17:38:18
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准备场景步骤 1在新文件中，右键单击默认立方体和灯光，然后按键盘上的 Del 将其删除。按住 Shift 键，然后右键单击以选择多个对象。删除默认对象步骤 2选择摄像机并按 Alt-R 重置其旋转，然后按 Alt-G 重置其旋转 重置其位置。重置摄像机位置和旋转步骤 3按数字键盘上的 5 可关闭透视模式。
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2024-07-02 22:42:04
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blender学习笔记如果决定入坑，请继续看。 我的目的就是要折腾继续看的人！！！ 参考书目《玩转Blender——3D动画角色创作》 图书链接：https://pan.baidu.com/s/1JoAYZ9aPsPQEpoSCP3kNmg 提取码：kkut学习目的：设计人物，建模，着色，动画，放到unity3D制作游戏。复习一下基本操作由于blender的所有窗口都可以关闭创建，所以blende
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2024-05-22 22:25:01
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这方面的例程和博客已经很多了，这里贴出我自己的实例供大家学习。 视频画面本质上是由一帧一帧的连续图像组成的，播放视频其实就是在播放窗口把一系列连续图像按一定的时间间隔一幅幅贴上去实现的。人眼在连续图像的刷新最少达到每秒24帧的时候，就分辨不出来图像间的闪动了，使人感觉呈现出来的是连续的画面，视频的播放就是利用了这一点。我们知道，电影被称为“24帧的艺术”，意
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2024-04-07 14:38:18
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文章目录一、前言二、视频中保存每帧图片三、帧间差法1.两间查分法(1)处理一段视频(2)批量处理视频(3)扩展2.三间差分法 一、前言依然是博主毕设的手语检测，好多图片要处理哦！ 今天要处理视频，接触了一下，本来是毕设partner另一小姐姐主要研究的。 记录下我在视频处理方面的简单分析~机器视觉中不可分离的一部分——视频识别，当然了，视频识别需要处理数据帧，用opencv是极好的；视频提取图像
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2024-05-14 14:35:17
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前面我们刚刚做过形态学的腐蚀与膨胀,这两个是OpenCV形态学里的最基本操作,我们学的开操作和闭操作也是在这两个基础上进行的处理形态学相关的APImorphologyEx(src,dst,CV_MOP_BLACKHAT,kernel);src---输入图像dst---输出结果int OPT --- CV_MOP_OPEN / CV_MOP_CLOSE / CV_MOP_GRADIENT / CV_
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2024-06-27 14:31:39
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OpenCV学习之视频读取与帧的提取、显示及保存
OpenCV支持从摄像头或视频文件(AVI)中抓取图像并保存为另一视频文件. 一、从摄像头获取初始化:
CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device #0从视频文件filename.avi获取初始化:
CvC
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2023-07-22 19:50:37
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半年前装了QtSDK1.2.1，然而后来比较少去用它，所以也没发现有些问题，后来用其写了一些小程序，发现设置的断点跟没设置一样，我当时就觉得很奇怪，但没有去深究，毕竟是用的比较少的一款IDE，改用codeblocks写小程序，VS2010用来做大点的程序。 今年决定好好学习Qt的界面编程，并打算用PyQt作为python开发的IDE，所以一定得熟悉其调试环境，为了配置环境，得弄清两个问题：
# 使用 Python 和 OpenCV 抽帧的指南
在视频处理领域，抽帧是一项很常见的操作。抽帧的意思就是从视频中提取出特定的帧，并将其保存为图像文件。今天，我们将使用 Python 中的 OpenCV 库来实现这一操作。本指南将帮助您理解整个流程，并提供详细的代码示例。
## 整体流程
以下是实现“Python OpenCV 抽帧”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在处理视频流或静态视频时，利用 Python 的 OpenCV 库从视频中抽取帧是一项常见的需求。此操作不仅有助于理解视频内容，而且还能进行进一步的数据分析和处理。以下是对“Python OpenCV 抽帧”问题的全面探讨，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理与生态扩展。
### 背景定位
抽帧技术在现代视频处理和计算机视觉中具有重要的应用。根据 OpenCV 官方文档的定义：
在计算机视觉领域，使用 OpenCV 和 Python 进行视频处理时，我们常常需要从视频流中**抽帧**以便于分析和处理数据。在本文中，我们将深入探讨如何使用 OpenCV Python 来抽帧，其中包括对版本进行比较、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展的详细分析。
### 版本对比
在不同的 OpenCV 版本中，抽帧功能可能会有所不同。下面的表格列出了重要特性及其兼容性分
文章目录前言一、实战演示1.1 调用摄像头实时显示画面1.2 实时边缘检测1.3 实时人脸+眼睛+微笑识别总结 前言在github可以看到Opencv的所有源代码openCV github：https://github.com/opencv/opencvOpencv-python 是接口（API）Opencv-python一、实战演示1.1 调用摄像头实时显示画面示例代码：# 以下代码基本是是所用
# 使用Python OpenCV解帧
在图像处理领域，OpenCV是一个十分流行的开源计算机视觉库。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，方便用户进行图像处理和分析。其中，解帧是一种常见的应用，通过解帧可以将视频文件中的每一帧提取出来，进行单独处理或分析。本文将介绍如何使用Python OpenCV来解帧，并给出代码示例。
## 安装OpenCV
首先，需要安装OpenCV库。可以使用p
原创
2024-03-15 06:41:21
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