python-opencv 将连续图片写成视频格式的方法

如下所示: import cv2 fps = 16 size = (width,height) videowriter = cv2.VideoWriter("a.avi",cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'),fps,size) for i in range(1,200): img = cv2.imread('%d'.jpg % i) videowriter.write(img) 以上这篇对Python+opencv将图片生成视频的实例详解就是

Python + opencv 读取视频的三种情况: 情况一:通过摄像头采集视频 情况二:通过本地视频文件获取视频 情况三:通过摄像头录制视频,再读取录制的视频 摄像头采集.本地视频文件的读取.写视频文件,网上都有代码. 我发现情况一和情况三都没有问题,大家注意读取自己通过摄像头录制的视频文件是没有问题的.但读取其他视频都会发现帧率为0(如果你获取视频的帧率并打印出来的话),并且退出读取.这时候读取是不成功的. 进去正题:如何解决读取视频失败的情况.这个问题很普遍,以至在官方教程的程序下面都提示

如下所示: #获得视频的格式 videoCapture = cv2.VideoCapture('/home/lw/3661.mp4') #获得码率及尺寸 fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fNUMS = videoCapture.get(

关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 -- 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graph

以下代码是保存视频 # coding:utf-8 import cv2 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) cap.set(4,480) cap.set(1, 10.0) #此处fourcc的在MAC上有效,如果视频保存为空,那么可以改一下这个参数试试, 也可以是-1 fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('m', 'p', '4

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. 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

如下所示: # coding=utf-8 import os import cv2 videos_src_path = "/home/wgp/视频/" video_formats = [".MP4", ".MOV"] frames_save_path = "/home/wgp/视频/" width = 320 height = 240 time_interval = 50 def video2frame(video_src_p

本文实例为大家分享了基于OpenCV实现视频的人脸检测具体代码,供大家参考,具体内容如下 前提条件 1.摄像头 2.已安装Python和OpenCV3 代码 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeCla

如下所示: import cv2 import os #图片路径 im_dir = '/home/suanfa/data/out/201708231503440' #输出视频路径 video_dir = '/home/suanfa/data/out/201708231503440-1018.avi' #帧率 fps = 30 #图片数 num = 426 #图片尺寸 img_size = (841,1023) #fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('M','J','P','G')

本文实例讲述了python通过pil将图片转换成黑白效果的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: pil功能强大,convert方法可以轻易的将图片转换,下面的代码可以将图片转换成黑白效果 from PIL import Image image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image image_file = image_file.convert('1') # convert image to black

1. 安装Opencv包 pip install opvencv-python 2.实现代码: 视频转为图片: import cv2 cap=cv2.VideoCapture('E:/video/video-02.mp4') # 获取一个视频打开cap isOpened=cap.isOpened # 判断是否打开 print(isOpened) fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(fps) # 获取宽度 width=int(cap.get(cv2.CAP_PR

一. 打印图片属性.设置图片存储路径 代码如下: #打印图片的属性.保存图片位置 import cv2 as cv import numpy as np #numpy是一个开源的Python科学计算库 def get_image_info(image): print(type(image)) #type() 函数如果只有第一个参数则返回对象的类型 在这里函数显示图片类型为 numpy类型的数组 print(image.shape) #图像矩阵的shape属性表示图像的大小,shape会返回tup

本项目使用Python和OpenCv实现身份证图片生成工具,填入信息,选择一张头像图片(即可生成黑白和彩色身份证图片).可以选择是否自动抠图,自动抠图目前仅支持蓝色背景,对自动抠图效果不满意可以手动抠图. 在线抠图地址: https://burner.bonanza.com/ https://www.gaoding.com/koutu 参照标准: 正面 "姓名"."性别"."民族"."出生年月日"."住址"

如下小程序为使用python+opencv将表格图片,按照表格进行分割,并识别分割后的子图片中的文字,希望对需要的小伙伴有一些些帮助.具体的实现见如下代码. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 28 19:23:19 2019 将图片按照表格框线交叉点分割成子图片(传入图片路径) @author: hx """ import cv2 import numpy as np import py

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.通过http传输图片常常将图片数据转换成base64之后再进行传输. Base64简介 Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法.可查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范. Base64编码是从二进制到字符的过程,可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java