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cv2.VideoCapture失败
2024-09-07
对opencv读取的图片进行像素调整(1080, 1920) 1.cv2.VideoCapture(构造图片读取) 2.cv2.nameWindow(构建视频显示的窗口) 3.cv2.setWindowProperty(设置图片窗口的像素) 4.video_capture(对图片像素进行设置)
1. cv2.VideoCapture(0) #构建视频抓捕器 参数说明:0表示需要启动的摄像头,这里也可以写视频的路径 2. cv2.nameWindow(name, cv2.WINDOW_NORMAL) # 构建视频的窗口 参数说明: 表示窗口的名字, cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口的大小,这里窗口的大小是正常, 3.cv2.setWindowProperty(name, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WND_PROP_FULLSCREEN) 参数说
cv2.videocapture()失败,无法读取视频
原因:缺少ffmpeg的支持 解决:一般opencv3.3版本及以上支持ffmpeg,实验4.1.0成功 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python 如果出现以下问题,则是由于libsm包为安装 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/lib64/pyth
机器学习进阶-背景建模-(帧差法与混合高斯模型) 1.cv2.VideoCapture(进行视频读取) 2.cv2.getStructureElement(构造形态学的卷积) 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(构造高斯混合模型) 4.cv2.morpholyEx(对图像进行形态学的变化)
1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合
机器学习进阶-图像基本处理-视频的读取与处理 1.cv2.VideoCapture(视频的载入) 2.vc.isOpened(载入的视频是否可以打开) 3.vc.read(视频中一张图片的读取) 4.cv2.cvtColor(将图片转换为灰度图)
1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read() #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
cv2.VideoCapture 图像旋转问题
使用cv2.VideoCapture()时发现,分解后的图片均顺时针旋转90度, 为了重新转回来使用np.rot90(mat, 1)即逆时针将矩阵旋转90度. 大功告成!!!
模块cv2的用法
一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二
Python cv2库(人脸检测)
根据访问图片识别 # coding:utf-8 import sysimport math import cv2 # 待检测的图片路径 imagepath = r'l.png' face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 image = cv2.imread(imagepath) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY
python3+cv2+andiord安卓摄像头
#coding=utf-8import cv2 import time if __name__ == '__main__': cv2.namedWindow("camera",1) #开启ip摄像头 video="http://192.168.31.49:8080/video" capture =cv2.VideoCapture(video) num = 0 while True: success,img = capture.read() cv2.imshow(&q
OpenCV中cv2的用法
一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二
Python-OpenCV基本操作cv2
1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("1.jpg", 0) # 展示原图 cv2.imshow("img", img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey", imgGrey) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存灰色图片 cv2.imwrite(&
机器学习进阶-目标追踪-SSD多进程执行 1.cv2.dnn.readnetFromCaffe(用于读取已经训练好的caffe模型) 2.delib.correlation_tracker(生成追踪器) 5.cv2.writer(将图片写入视频中) 6.cv2.dnn.blobFromImage(图片归一化) 10.multiprocessing.process(生成进程)
1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model) 用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st
机器学习进阶-目标跟踪-KCF目标跟踪方法 1.cv2.multiTracker_create(构造选框集合) 2. cv2.TrackerKCF_create(获得KCF追踪器) 3. cv2.resize(变化图像大小) 4.cv2.selectROI(在图像上框出选框)
1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR) # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s
机器学习进阶-光流估计 1.cv2.goodFeaturesToTrack(找出光流估计所需要的角点) 2.cv2.calcOpticalFlowPyrLK(获得光流检测后的角点位置) 3.cv2.add(进行像素点的加和)
1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点2. pl, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,
python基础===基于cv2的播放器
import cv2 import threading import win32gui,win32con class Producer(threading.Thread): """docstring for ClassName""" def __init__(self,str_rtsp): super(Producer, self).__init__() self.str_rtsp = str_rtsp self.play = True #通过c
Python-OpenCV中VideoCapture类的使用
目录 主要记录Python-OpenCV中的VideoCapture类的使用:官方文档: VideoCapture()是用于从视频文件.图片序列.摄像头捕获视频的类: #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- # @Time : 19-4-21 上午10:31 # @Author : chen """ VideoCapture()的使用 """ import cv2 import argpar
Opencv python(3)| cv. VideoCapture.get() 参数介绍
cv2.VideoCapture.get () 的 (0-18)参数 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引 cv2.VideoCapture.get(2) 视频文件的相对位置(播放):0=电影开始,1=影片的结尾. cv2.VideoCapture.get(3) 在视频流的
openCV CV2用法(转)
文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor
cv2 的用法
转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor
终于解决了python 3.x import cv2 “ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块” 及“pycharm关于cv2没有代码提示”的问题
终于解决了python 3.x import cv2 “ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块” 及“pycharm关于cv2没有代码提示”的问题 参考 :https://blog.csdn.net/Fang_good/article/details/78139601 https://www.cnblogs.com/only-zero-0/p/10024079.html 在网上找了很多资源,基本前篇一律.下载对应版本opencv p
python安装OpenCV后import cv2报错解决办法
现在python安装完成后,运行pip install opencv-python安装成功后,import cv2时会失败 看到有人给出下载https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/中的wheel包后再用pip安装,但是我发现还是会失败! 最好的解决办法是,先下载对应python版本的anaconda,然后在anaconda文件的scripts目录下用pip 安装 wheel文件,然后把anaconda的安装路径加入到环境变量中 最后在IDE中将pyt
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