当前位置 : 主页 > 编程语言 > python >

python 基于opencv操作摄像头

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-04-02
要使用摄像头,需要使用cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象,参数0指的是摄像头的编号,如果你电脑上有两个摄像头的话,访问第2个摄像头就可以传入1,依此类推。 # 打开摄像头并灰度

要使用摄像头,需要使用cv2.VideoCapture(0)创建VideoCapture对象,参数0指的是摄像头的编号,如果你电脑上有两个摄像头的话,访问第2个摄像头就可以传入1,依此类推。

# 打开摄像头并灰度化显示
import cv2 as cv 
# 0表示摄像头的编号
capture = cv.VideoCapture(0)

while(True):
  # 获取一帧
  # 第1个参数ret(return value缩写)是一个布尔值,表示当前这一帧是否获取正确
  ret, frame = capture.read()
  # 将这帧转换为灰度图
  gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

  cv.imshow('frame', gray)
  if cv.waitKey(1) == ord('q'):
    break

摄像头捕捉到的图像:

获取并修改摄像头的属性值

通过capture.get(propId)可以获取摄像头的一些属性,比如捕获的分辨率,亮度和对比度等。propId是从0~18的数字,代表不同的属性。要修改摄像头的属性值,可以使用capture.set(propId,value)。比如说,我们在while之前添加下面的代码,可以捕获相对于上面2倍分辨率的视频。

# 获取捕获的分辨率
# propId可以直接写数字,也可以用OpenCV的符号表示
width, height = capture.get(3), capture.get(4)
print(width, height)

# 以原分辨率的一倍来捕获
capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width * 2)
capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height * 2)

捕获的2倍分辨率于原先的图像:

播放本地视频

跟打开摄像头一样,如果把摄像头的编号换成视频的路径就可以播放本地视频了。回想一下cv.waitKey(),它的参数表示暂停时间,所以这个值越大,视频播放速度越慢,反之,播放速度越快,通常设置为25或30。

# opencv播放本地视频
import cv2 as cv

capture = cv.VideoCapture('E:/1.mp4')

while(capture.isOpened()):
  ret, frame = capture.read()
  gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

  cv.imshow('frame', gray)
  if cv.waitKey(30) == ord('q'):
    break

播放中的 E:/1.mp4 :

录制视频并保存

之前我们保存图片用的是cv.imwrite(),要保存视频,我们需要创建一个VideoWriter的对象,需要给它传入四个参数:
1.输出的文件名,如'output.avi'
2.编码方式FourCC码
3.帧率FPS
4.要保存的分辨率大小
FourCC是用来指定视频编码方式的四字节码。如MJPG编码可以这样写: cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')或cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G')

import cv2 as cv

capture = cv.VideoCapture(0)

# 定义编码方式并创建VideoWriter对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
outfile = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 25., (640, 480))

while(capture.isOpened()):
  ret, frame = capture.read()

  if ret:
    outfile.write(frame) # 写入文件
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
      break
  else:
    break

如愿以偿在当前路径下生成了output.avi :

以上就是python 基于opencv操作摄像头的详细内容,更多关于python opencv操作摄像头的资料请关注易盾网络其它相关文章!

网友评论