之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难。正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。
成都创新互联公司坚持“要么做到,要么别承诺”的工作理念,服务领域包括:成都做网站、网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务,满足客户于互联网时代的柘荣网站设计、移动媒体设计的需求,帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴!不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余的事情,我们使用OpenCV接入视频或者图片的目的,是为了对视频或图片进行处理。
关于Python下配置OpenCV的过程,由于不能直接使用pip进行安装,过程相对复杂一些,不过,网上文章很多,多查阅一些资料,需要注意的是,要清楚自己的Python的版本,Python2和Python3的配置方法不同。
本节实现的是使用内建摄像头捕获视频,并显示视频的每一帧以实现视频的播放。
下面进入我们的主题,配置好OpenCV以后,创建一个video_capture.py文件,内容如下:
#!/usr/bin/env python3 import cv2 #创建显示视频的窗口 cv2.namedWindow('Video') #打开摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) #创建视频写入对象 video_writer = cv2.VideoWriter('test.avi', cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))) #读取视频帧,对视频帧进行高斯模糊,然后写入文件并在窗口显示 success, frame = video_capture.read() while success and not cv2.waitKey(1) == 27: blur_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 0) video_writer.write(blur_frame) cv2.imshow("Video", blur_frame) success, frame = video_capture.read() #回收资源 cv2.destroyWindow('Video') video_capture.release()
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