前言在做视觉类项目中，常常需要在Python环境下使用OpenCV读取本地的还是网络摄像头的视频流，之后再调入各种模型，如目标分类、目标检测，人脸识别等等。如果使用单线程处理，很多时候会出现比较严重的时延，如果算力吃紧，模型推理所占用的更长的话，这种延迟感会更加明显，会出现卡帧的现象。在这种情况下，往往要把代码从单线程改为了多线程，即单独用一个线程实时捕获视频帧，主线程在需要时从子线程拷贝最近的帧
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2024-06-18 13:12:37
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为了处理视频，需要读取视频的每一帧，OpenCV提供了一个非常易用的框架以读取视频文件或从摄像头中读取。一、读取视频文件读取视频文件，只需要创建VideoCapture实例，然后循环读取并处理每一帧就行了。示例#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <
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2023-12-05 10:47:38
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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：（1） VideoCapture cap;
cap.open(“1.avi”);
（2） VideoCapture cap(“1.avi”);2、循环显示每一帧： while(1)
{
Mat f
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2023-11-07 11:58:07
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OpenCV读写视频文件解析 纠正个误区，我见有人用OpenCV做多媒体开发，OpenCV这东西再强大，这方面也不行的，之所以把视频读取写入这部分做的强大一些，也是为了方便大家做视频处理的时候方便些，而且这部分也是基于vfw和ffmpeg二次开发的，功能还是很弱的。一定要记住一点，OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而不是视频流编码器或者解码器。希望大家不要走入这个误区，可以把这部分简单单独看待
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2024-04-14 08:31:40
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一、视频读写1. 从文件中读取视频并播放在OpenCV中我们要获取一个视频，需要创建一个VideoCapture对象，指定你要读取的视频文件：（1）创建读取视频的对象cap = cv.VideoCapture(filepath)参数：filepath: 视频文件路径（2）视频的属性信息获取视频的某些属性retval = cap.get(propId)参数：propId: 从0到18的数字，每个数字
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2023-09-21 10:10:51
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图1：渲染图 许多年前，当我还是学生时，我想编写一个过滤器来创建一个像图1所示的风格化/卡通化的图像。天真的我认为我可以使用高斯内核简单地模糊图像，分别检测边缘，并将两个图像组合以获得风格化图像。在大多数区域中所有图像看起来都很平滑之后，边缘会被保留。结果看起来很荒谬; 这是一个糟糕的主意！在我失败的实验几周后，我读到了双边滤波，这可能是计算机视觉中最常用的边缘保持平滑
1)概述BUS（总线） 是一个简单的系统，它采用自己的线程机制将一个管道线程的消息分发到一个应用程序当中。总线的优势是：当使用GStreamer的时候，应用程序不需要线程识别，即便GStreamer已经被加载了多个线程。每一个管道默认包含一个总线，所以应用程序不需要再创建总线。应用程序只需要在总线上设置一个类似于对象的信号处理器的消息处理器。当主循环运行的时候，总线将会轮询这个消息处理器是否有新的
视频文件的结构： 每一个视频文件本质上都是一个容器，文件的扩展名只是表示容器格式（例如 avi ， mov ，或者 mkv ）而不是视频和音频的压缩格式。 容器里可能会有很多元素，例如视频流，音频流和一些字幕流等等。这些流的储存方式是由每一个流对应的编解码器(codec)决定的。通常来说，音频流很可能使用 mp3 或 aac 格式来储存。而视频格式就更多些，通常是 XVI
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2023-12-18 20:13:34
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创建一个窗口并显示图片import cv2
# 创建一个名为 "My Window" 的窗口 WINDOW_NORMAL size can change
cv2.namedWindow("My Window",cv2.WINDOW_NORMAL)
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
cv2.imshow("My Window",img)
# 等待窗口关闭
c
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2023-12-24 10:18:27
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文章目录读取视频流屏幕插入文本 读取视频流cv2.getcapture()用法，使用函数 cap.get(propId)来获得视频的一些参数信息。这里 propId 可以是 0 到 18 之间的任何整数。每一个数代表视频的一个属性：cv2.VideoCapture.get(0) 视频文件的当前位置（播放）以毫秒为单位cv2.VideoCapture.get(1) 基于以0开始的被捕获或解码的帧索
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2023-09-03 10:52:03
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本次要记录的知识点很简单，但是也很实用，就是在OpenCV中关于摄像头的调用及视频的读取。 具体代码如下：/********************读取视频；调用摄像头********************/
VideoCapture capture;
capture.open(0);
if (!capture.isOpened())
{
cout << "读取失败" &
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2023-08-30 15:29:53
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openCV 之 读取视频 Opencv读取视频代码 #include "stdafx.h"
#include"highgui.h"
int main(int argc,char* argv[])
{
cvNamedWindow( "avi");
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2024-08-12 13:46:46
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1、从视频文件获取图像使用cap = cv2.VideoCapture(‘文件名称’)构建视频文件的cap实例。cap.read()方法逐帧提取视频，每一帧为一幅图像，cap.read()方法返回的是一个二元组，下标0的元素值为True或False，如果为Flase表示读取文件完成。下标1的元素为图像对象，也是一个numpy数组类型的数据。cap.isOpened()用来检查cap实例是否已打开。
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2024-02-04 22:27:01
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VideoCapture类实现视频获取，可以从摄像头或者文件进行视频读取。首先，创建一个VideoCapture对象，参数可以是设备索引（摄像头索引）或视频文件的名称。如果是设备索引，当只连接一台摄像机时，可以是0或-1；也可以通过传递1来选择第二个摄像头。然后，便可以通过该对象一帧一帧的获取视频图像帧。最后，释放VideoCapture对象。
显示视频图像帧
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2024-04-29 10:36:24
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好久没更新博客了，最近在交毕设的材料耽搁了学习的时间，今天继续开始进行音视频学习的记录，上次利用rtmp进行推流完成了一个基本的流媒体直播，这次要利用本地的摄像头采集视频帧然后利用rtmp将采集到的视频上传到服务器进行直播，这次需要利用opencv和ffmpeg的库进行，所以在编写代码之前需要对项目进行配置。文件夹的目录还是与之前的一致，bin文件夹存放生成的文件，include文件夹存放头文件，
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2024-01-17 06:44:26
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在上一篇博客中，主要介绍了python之opencv按帧提取视频中的图片，但是，由于最近在做人脸识别的项目，用的是大华的监控摄像头，我发现大华的摄像头实时读取延迟问题特别严重，尤其是主码流,这个问题困扰了我好久，最终想到的方式就是自己实时推流，经过实践，终于解决了实时读取延迟问题。前言同样需要准备对应的python开发环境，具体参考上一篇python之opencv按帧提取视频中的图片，里面介绍了详
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2023-10-09 10:40:35
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# Opencv读取视频的实现流程
Opencv是一个开源计算机视觉库，提供了许多图像和视频处理的功能。在Python中，我们可以使用Opencv库来读取和处理视频。下面将介绍使用Opencv读取视频的具体步骤，并给出相应的代码示例。
## 实现流程
下面是使用Opencv读取视频的整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入Opencv库 |
原创
2023-12-29 06:34:17
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• doublecvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id )
• CV_CAP_PROP_POS_MSEC -影片目前位置，为毫秒数或者视频获取时间戳
• CV_CAP_PROP_POS_FRAMES -将被下一步解压/获取的帧索引，以0为起点
• CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO
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2024-06-27 13:18:44
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一、从摄像头捕获视频从摄像头捕获视频，首先需要创建VideoCapture对象，参数为设备索引号，例如：对于笔记本电脑，传0表示使用其内置摄像头。import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
# 从摄像头读取一帧，ret是表明成功与否
ret, frame = cap.
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2024-02-16 09:18:37
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在使用OpenCV时候，我们首先会做的是获取待处理的图像，这个图像可能来源于已存储的视频文件、也可能来源于实时的摄像头画面、或是某个文件夹下的一系列图片。或许你会觉得，这都是小菜一碟，因为我们学习OpenCV的第一步一般是学习如何加载和显示一幅图片。对于打开摄像头或是读取视频的程序，网上也是一抓一大把。如果你是初学者，不妨看一下我下面的总结，或许有你不曾注意到
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2024-02-14 18:31:09
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