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引入方式如下#xff1a; import numpy as np import cv2 我们使用OpenCV来加载本地视频#xff0c;参数就是你视频的路径就可以 #加载视频 cap cv2.VideoCapture(./1.mp4) 下面我们进行读取视频 #读取视频 flag,frame cap.re…处理视频我们引入的还是numpy 和 OpenCV 的包
引入方式如下 import numpy as np import cv2 我们使用OpenCV来加载本地视频参数就是你视频的路径就可以 #加载视频 cap cv2.VideoCapture(./1.mp4) 下面我们进行读取视频 #读取视频 flag,frame cap.read() 读取视频的方法会返回两结果flag表示是否读完 frame是读取的图像 我们可以获取图像的宽高等等 #获取帧数 cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取宽度 cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 下面是两个例子
第一个读取本地视频并识别视频中的人脸这里获取人脸的特征数据在上篇文章中已说明这里不多说
#读取视频
cap cv2.VideoCapture(./1.mp4)
#添加人脸特征
detector cv2.CascadeClassifier(./haarcascade_frontalface_default.xml)
#读取视频并进行人脸识别
while cap.isOpened():flag,frame cap.read()gray cv2.cvtColor(frame,codecv2.COLOR_BGR2GRAY)face_zone detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor1.2,minNeighbors5)for x,y,w,h in face_zone:cv2.circle(frame,center(xw//2,yh//2),radiusw//2,color [0,0,255],thickness2)if flag False:break;cv2.imshow(ll,frame)if ord(q) cv2.waitKey(81):break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
第二个例子 我们调用本地摄像头识别人脸并将视频储存到本地
#cv2 打开本地摄像头 识别人脸 并保存视频
cap cv2.VideoCapture(0)
w int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))1
h int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))1
#保存的视频格式有很多种大家可以自己从网上查一下对应的标识
videoWriter cv2.VideoWriter(./my.mp4,cv2.VideoWriter_fourcc(M,P,4,v),24,(w,h))
detector cv2.CascadeClassifier(./haarcascade_frontalface_default.xml)
while cap.isOpened():falg,frame cap.read()if falg False:break;gray cv2.cvtColor(frame,codecv2.COLOR_BGR2GRAY)face_zone detector.detectMultiScale(gray,scaleFactor1.2,minNeighbors5)for x,y,w,h in face_zone:cv2.circle(frame,circle(xw//2,yh//2),radiusw//2,color [0,0,255],thickness2)videoWriter.write(frame)if falg False:break;cv2.imshow(ll,frame)if ord(q) cv2.waitKey(20):break;
cv2.destroyAllWindows();
cap.release();
videoWriter.release();
