任务:打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频
使用opencv函数:cv2.VideoCapture(),cv2.VideoWriter()
打开摄像头
要使用摄像头,需要使用cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象,
参数0是摄像头的编号,
如果你电脑上有两个摄像头的话,访问第2个摄像头就可以传入1,依此类推。
# 打开摄像头并灰度化显示
import cv2
capture = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
# 获取一帧
ret, frame = capture.read()
# 将这帧转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('frame', gray)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
capture.read()
函数返回的第1个参数ret(return value缩写)是一个布尔值,表示当前这一帧是否获取正确
cv2.cvtColor()
用来转换颜色,这里将彩色图转成灰度图
cap.get(propId)
可以获取摄像头的一些属性,比如捕获的分辨率,亮度和对比度等
propId是从0~18的数字,代表不同的属性(完整属性列表参考:VideoCaptureProperties)
也可用cap.set(propId,value)来修改属性值
# 获取捕获的分辨率
# propId可以直接写数字,也可以用OpenCV的符号表示
width, height = capture.get(3), capture.get(4)
print(width, height)
# 以原分辨率的一倍来捕获
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width * 2)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height * 2)
注:设置摄像头分辨率等参数可能无效,因为它有固定的分辨率大小支持,一般可在摄像头的资料页中找到。
播放本地视频
跟打开摄像头一样,如果把摄像头的编号换成视频的路径就可播放本地视频
联想cv2.waitKey(),它的参数表示暂停时间,所以这个值越大,视频播放速度越慢,反之,播放速度越快,通常设置为25或30
# 播放本地视频
capture = cv2.VideoCapture('demo_video.mp4')
while(capture.isOpened()):
ret, frame = capture.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('frame', gray)
if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
break
录制视频
保存图片使用cv2.imwrite()
要保存视频,我们需要创建一个VideoWriter对象,
需给它传入四个参数:
1.输出的文件名,如'output.avi'
2.编码方式FourCC码
3.帧率FPS
4.保存的分辨率大小
FourCC:指定视频编码方式的四字节码(所有的编码可参考Video Codecs)
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 定义编码方式并创建VideoWriter对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
outfile = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 25., (640, 480))
while(capture.isOpened()):
ret, frame = capture.read()
if ret:
outfile.write(frame) # 写入文件
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
else:
break
小结
1.使用cv2.VideoCapture()创建视频对象,然后在循环中一帧帧显示图像
参数传入数字时,代表打开摄像头,
传入本地视频路径时,表示播放本地视频
2.cap.get(propId)获取视频属性,
cap.set(propId,value)设置视频属性
3.cv2.VideoWriter()创建视频写入对象,用来录制/保存视频
滑动条的使用
我们需要创建一个滑动条,如cv2.createTrackbar('R','image',0,255,call_back)
参数1:滑动条名称
参数2:所在窗口名称
参数3:当前值
参数4:最大值
参数5:回调函数名称,回调函数默认有一个表示当前值的参数
创建好之后,可在回调函数中获取滑动条的值
也可用cv2.getTrackbarPos()得到,
参数1:滑动条名称,
参数2:窗口的名称
rgb调色板
import cv2
import numpy as np
# 回调函数,x表示滑块的位置,本例暂不使用
def nothing(x):
pass
img = np.zeros((300, 512, 3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
# 创建RGB三个滑动条
cv2.createTrackbar('R', 'image', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('G', 'image', 0, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('B', 'image', 0, 255, nothing)
while(True):
cv2.imshow('image', img)
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 获取滑块的值
r = cv2.getTrackbarPos('R', 'image')
g = cv2.getTrackbarPos('G', 'image')
b = cv2.getTrackbarPos('B', 'image')
# 设定img的颜色
img[:] = [b, g, r]
练习
实现一个可以拖动滑块播放视频的功能
(需要用到cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT和cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES两个属性)
import cv2
def track_back(x):
'''
### 回调函数,x表示滑块的位置
'''
# 更改视频的帧位置
capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, x)
cv2.namedWindow('window')
capture = cv2.VideoCapture('demo_video.mp4')
# 获取视频总共多少帧
frames = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
# 创建滑动条
cv2.createTrackbar('process', 'window', 1, int(frames), track_back)
while(capture.isOpened()):
ret, frame = capture.read()
cv2.imshow('window', frame)
if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
break