二、加载视频源
在这个 Python OpenCV 教程中，我们将介绍一些使用视频和摄像头的基本操作。 除了起始行，处理来自视频的帧与处理图像是一样的。 我们来举例说明一下：
import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()
首先，我们导入numpy和cv2，没有什么特别的。 接下来，我们可以cap = cv2.VideoCapture(0)。 这将从你计算机上的第一个网络摄像头返回视频。 如果你正在观看视频教程，你将看到我正在使用1，因为我的第一个摄像头正在录制我，第二个摄像头用于实际的教程源。
while(True): ret, frame = cap.read()
这段代码启动了一个无限循环（稍后将被break语句打破），其中ret和frame被定义为cap.read()。 基本上，ret是一个代表是否有返回的布尔值，frame是每个返回的帧。 如果没有帧，你不会得到错误，你会得到None。
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
在这里，我们定义一个新的变量gray，作为转换为灰度的帧。 注意这个BGR2GRAY。 需要注意的是，OpenCV 将颜色读取为 BGR（蓝绿色红色），但大多数计算机应用程序读取为 RGB（红绿蓝）。 记住这一点。
cv2.imshow('frame',gray)
请注意，尽管是视频流，我们仍然使用imshow。 在这里，我们展示了转换为灰色的源。 如果你想同时显示，你可以对原始帧和灰度执行imshow，将出现两个窗口。
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break
这个语句每帧只运行一次。 基本上，如果我们得到一个按键，那个键是q，我们将退出while循环，然后运行：
cap.release()cv2.destroyAllWindows()
这将释放网络摄像头，然后关闭所有的imshow()窗口。
在某些情况下，你可能实际上需要录制，并将录制内容保存到新文件中。 以下是在 Windows 上执行此操作的示例：
import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(1)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) out.write(frame) cv2.imshow('frame',gray) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): breakcap.release()out.release()cv2.destroyAllWindows()
这里主要要注意的是正在使用的编解码器，以及在while循环之前定义的输出信息。 然后，在while循环中，我们使用out.write()来输出帧。 最后，在while循环之外，在我们释放摄像头之后，我们也释放out。
太好了，现在我们知道如何操作图像和视频。 如果你没有网络摄像头，你可以使用图像甚至视频来跟随教程的其余部分。 如果你希望使用视频而不是网络摄像头作为源，则可以为视频指定文件路径，而不是摄像头号码。
现在我们可以使用来源了，让我们来展示如何绘制东西。 此前你已经看到，你可以使用 Matplotlib 在图片顶部绘制，但是 Matplotlib 并不真正用于此目的，特别是不能用于视频源。 幸运的是，OpenCV 提供了一些很棒的工具，来帮助我们实时绘制和标记我们的源，
