什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正
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2024-05-14 09:16:03
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基于图像进行三维重建时，需要从视频中提取关键帧，构成图片集合。 从视频中提取关键帧时，一般的方法是按照固定帧率（时间间隔）来进行提取图片。但由于拍摄视频时，场景视角变化幅度有时大有时小，按照固定帧率提取图片集，如果帧率过小，会丢失一些对三维重建比较关键的帧，而如果帧率过大，则提取的图片集合过大，造成不必要的冗余。本质上来说，不存在一个合适的帧率进行图片提取。用于三维重建的图片集合，只要保持
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2024-05-16 09:35:55
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import cv2def main(): cap = cv2.VideoCapture('H:/开发资料/videowallpaper/video/video4.mp4') fps = cap.get(cv2.CAp.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDT...
原创
2023-03-10 01:51:18
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# 如何使用OpenCV提取帧测试视频 (Python)
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用OpenCV库来提取视频中的帧。这对于视频处理和分析非常有用。首先，我们需要安装OpenCV库，然后按照一定的步骤来提取视频帧。
## 步骤概览
以下是提取视频帧的整体步骤概览：
```mermaid
gantt
title 提取视频帧的整体步骤
section 下载和安装
原创
2024-04-29 03:42:11
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《OpenCV》Part4 OpenCV3.1.0 提取视频中的每一帧 看到一篇好的博文，忍不住扒下来了。提取视频中的每一帧，并保存成图片，支持摄像头和视频（.avi）中的图像抓取。一、从摄像头获取初始化:CvCapture* capture = cvCaptureFromCAM(0); // capture from video device
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2024-03-03 16:20:13
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文章目录cv2.VideoCapture()读取视频帧计算FPS的两种方法读取视频帧并保存为图片Reference cv2.VideoCapture()读取视频帧import cv2 # 代入OpenCV模块
VIDEO_PATH = 'video.mp4' # 视频地址
video = cv2.VideoCapture(video_path) # 实例化视频对象
retval, fram
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2023-11-09 17:45:56
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目录一、什么是帧间距（IFG）1.1、前导码（Preamble）1.2、帧开始界定符（SFD）1.3、IFG（Interframe Gap帧间距）二、为什麽什么是帧间距三、IFG的大小为多少四、如何使用IFG五、IFG实际使用总结一、什么是帧间距（IFG）首先总概括一下互联网帧间隙共20字节，包括：以太网最小帧间隙 12Byte数据链路层帧 7Byte （前导码，用于时钟同步）帧开始标识 1Byt
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2024-10-20 13:33:34
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opencv在开发win32平台开发视频应用时，可以用cvCaptureFromAVI方便提取中视频的信息但是在Android中虽然有这个函数，但是用不了，根本不能用，google了好久才在opencv官网论坛发现是opencv本身对android支持不好的缘故但是我又需要提取出每一帧的信息来计算待检测物体的移动速度android SDK自带的MediaMetadataRetriever虽然可以用
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2024-05-20 23:48:27
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视频提取关键帧提取 文章目录视频提取关键帧提取前言一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧？二、关键帧提取方法三、整理结果参考资料： 前言正所谓做工作要做好记录，现在，我要开始记录啦。一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧？1、每个视频都是一个图像序列，其内容比一张图像丰富很多,表现力强，信息量大。对视频的分析通常是基于视频帧，但视频帧通常存在大量冗余，对视频帧的提取也存在漏帧、冗余的现象。视频关键帧提
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2024-05-12 19:59:24
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前言：我们知道，在OpenCV中已经为我们提供了相关函数——cornerHarris() 函数和 goodFeaturesToTrack()函数，来实现Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，除此之外，其实我们也可以根据算法的原理和需求来制作角点检测的函数。例如: 使用cornerEigenValsAndVecs()函数和minMaxLoc()函数结合来模拟Harris角点检测， 或者
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2024-05-23 19:43:54
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**更新（2020 年 7 月）：**我现在使用并建议使用Decod在 Python 中更快地加载视频。您可以进一步查看原始的 OpenCV 版本。? 速度比较。来自Decod的 Github 页面。下面是一个如何使用 Decod 提取帧的示例脚本。它与 OpenCV 版本有相似之处，但更快、更简洁、更简单。请注意，它根据参数使用批量收集或顺序读取来提取帧every。我已将阈值设置为25和tota
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2024-03-28 07:54:23
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（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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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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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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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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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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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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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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基于形态学处理+基本特征实现车牌区域提取1、形态学梯度2、Sobel边缘检测实际上，提取车牌还是那个思路：区域分离->轮廓检测->特征判断这里提供这样一个算法，来源于《OpenCV图像处理编程实例》步骤如下：边缘检测，检测垂直边缘，尽量减少横向的边缘连通车牌区域----->实现手段：形态学梯度、或者Sobel边缘检测的垂直方向，当然也可以用其他边缘检测方法对边缘实现二值化区域填充
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2024-02-17 16:05:47
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