Opencv如何捕获摄像头视频-OpenCV步步精深

捕获摄像头实时图像

这一点非常非常重要，因为这一点关乎了以后我们进行各种各样的识别（人脸识别，车牌识别等等有趣的识别）。opencv提供了一个接口，可以轻松的让我们实现这个功能。我们先来看一段代码，根据上一篇的学习，希望大家先看代码，再来看后面的详细解释。


# -*- coding:utf-8 -*-
"""

Created on Sun Dec 27 13:44:57 2016

@author: Y

"""
import cv2
import numpy as np

cap = 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'):
break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

下面我来详细的解释一下；

首先要调用两个库，

然后就是新的东西，我们用

1. cap = cv2.VideoCapture(0)

来进行捕获，我用的是笔记本，所以摄像头是默认的摄像头，参数为0；

如果要用别的摄像头，可以设置别的参数来选择摄像头。现在还没有别的摄像头，日后装了新的摄像头，会具体研究一下参数问题。

1. ret,frame = cap.read()

我们用ret表示检测，用frame来表示帧， 用cap.read()函数来捕获摄像头出现的东西。

1. gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

上一章中提到过灰度检测，这句简单而言就是将摄像头捕获到的用帧的形式，将每一帧都转化成灰度图像，再联结起来，顾名思义，我们马上就要控制视频播放速度，有时换一个速度看这个世界，你就会发下很多你平时注意不到的东西。

1. cv2.imshow('frame',gray)

imshow上一章也提过，这是显示图像的，只不过这一张显示帧，上一张显示图像。

1. if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
2. break

上一章中cv2.waitKey()中的参数是0，当参数是1(1>0)的时候,这时我们等待键盘按键，当我们按下q的时候，退出视频捕获。

然后要释放捕获，我们用cap.release()来释放。

紧接着用cv2.destroyAllWindows()关闭所有窗口。

今天就这一任务，这个是未来创造的关键与保证 。