郑州做网站外包的公司有哪些,企业网站的分类,广东省室内设计公司排名,网站吸引力1. 介绍 视频是由一张一张图片组成的#xff0c;所以读取视频就相当于读取很多张图片#xff0c;然后将其连起来cv2.VideoCapture可以捕获摄像头#xff0c;但是针对树莓派的CSI摄像头调用方式采用了之前介绍的Picamera2 库#xff0c;所以在调用的时候是有区别的#xff…1. 介绍 视频是由一张一张图片组成的所以读取视频就相当于读取很多张图片然后将其连起来cv2.VideoCapture可以捕获摄像头但是针对树莓派的CSI摄像头调用方式采用了之前介绍的Picamera2 库所以在调用的时候是有区别的但是如果是事先准备的视频或者是 USB 摄像头使用cv2.VideoCapture初始化设备即可如果是视频文件直接写好视频路径就好。
2. 操作步骤
1 CSI 摄像头捕获彩色视频 使用Picamera2库来操作CSI摄像头但是一定要知道对应视频文件或者是USB摄像头可以直接使用OpenCV的原生态函数cv2.VideoCapture()在后续的例程中会涉及到该函数的调用这里还是采用Picamera2来显示摄像头画面
# 1.载入库
import cv2def bgr8_to_jpeg(value, quality75):return bytes(cv2.imencode(.jpg, value)[1])# 线程函数操作库
import threading # 线程
import ctypes
import inspect# 1.1 创建显示控件import traitlets
import ipywidgets.widgets as widgets
from IPython.display import display
makerobo_image widgets.Image(formatjpeg, width640, height480)
display(makerobo_image)# 1.2 线程的结束代码def _async_raise(tid, exctype):tid ctypes.c_long(tid)if not inspect.isclass(exctype):exctype type(exctype)res ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(tid, ctypes.py_object(exctype))if res 0:raise ValueError(invalid thread id)elif res ! 1:ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(tid, None)raise SystemError(PyThreadState_SetAsyncExc failed)def stop_thread(thread):_async_raise(thread.ident, SystemExit)# 1.3 动态显示摄像头视频import numpy as np
import time
import ipywidgets.widgets as widgets
import libcamera
from picamera2 import Picamera2picamera Picamera2()
config picamera.create_preview_configuration(main{format: RGB888, size: (640, 480)},raw{format: SRGGB12, size: (1920, 1080)})
config[transform] libcamera.Transform(hflip0, vflip1)
picamera.configure(config)
picamera.start()def Video_display():while True:frame picamera.capture_array()makerobo_image.value bgr8_to_jpeg(frame)# cap.release()# 1.4 开启线程t threading.Thread(targetVideo_display)
t.setDaemon(True)
t.start()# 1.5 结束线程stop_thread(t)
2 从文件中播放视频 它与从相机捕获相同只是用视频文件名更改摄像机索引。另外在显示框架时使用适当的时间延时。如果太小则视频将非常快而如果太大则视频将变得很慢。正常情况下25毫秒就可以了。
def bgr8_to_jpeg(value, quality75):return bytes(cv2.imencode(.jpg, value)[1])import numpy as np
import cv2import traitlets
import ipywidgets.widgets as widgets
from IPython.display import display
face_image widgets.Image(formatjpeg, width640, height480)
display(face_image)cap cv2.VideoCapture(./images/walking.avi)while cap.isOpened():ret, frame cap.read()# 如果正确读取帧ret为Trueif not ret:print(Cant receive frame (stream end?). Exiting ...)breakframe cv2.flip(frame,4)face_image.value bgr8_to_jpeg(frame)
3 从文件中播放视频 所以我们捕捉一个视频一帧一帧地处理我们想要保存这个视频。对于图像它非常简单只需使用cv.imwrite()。这里还需要做一些工作。这次我们创建一个VideoWriter对象。我们应该指定输出文件名例如: output.avi。然后我们应该指定 FourCC 代码详见下一段。然后传递帧率的数量和帧大小。最后一个是颜色标志。如果为 True编码器期望颜色帧否则它与灰度帧一起工作。 FourCC: http://en.wikipedia.org/wiki/FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。可用代码列表可在fourcc.org 中http://www.fourcc.org/codecs.php 找到。它取决于平台。遵循编解码器对我来说效果很好。在Fedora 中DIVX,XVID,MJPG,X264,WMV1WMV2。最好使用 XVID。MJPG 会生成大尺寸的视频。X264会生成非常小的尺寸的视频在Windows 中DIVX尚待测试和添加在OSX 中MJPG .mp4DIVX .aviX264.mkv。FourCC代码作为MJPG的 cv.VideoWriter_fource MJP”Gor cv. VideoWriter_fourcc*MJPC 传递。在从摄像机捕获的代码下面沿垂直方向翻转每一帧并保存。
# 载入库
import cv2def bgr8_to_jpeg(value, quality75):return bytes(cv2.imencode(.jpg, value)[1])import numpy as np
import time
import ipywidgets.widgets as widgets
import libcamera
from picamera2 import Picamera2picamera Picamera2()
config picamera.create_preview_configuration(main{format: RGB888, size: (640, 480)},raw{format: SRGGB12, size: (1920, 1080)})
config[transform] libcamera.Transform(hflip0, vflip1)
picamera.configure(config)
picamera.start()import traitlets
import ipywidgets.widgets as widgets
from IPython.display import display
makerobo_image widgets.Image(formatjpeg, width640, height480)
display(makerobo_image)# 定义编解码器并创建VideoWriter对象
fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*XVID)
out cv2.VideoWriter(output.avi, fourcc, 20.0, (640, 480))
while True:frame picamera.capture_array()frame cv2.flip(frame, 4)# 写翻转的框架out.write(frame)makerobo_image.value bgr8_to_jpeg(frame)# 完成工作后释放所有内容
cap.release()
out.release()
