opencv进阶09-视频处理cv2.VideoCapture示例（打开本机电脑摄像头）

news2024/9/28 3:23:44

视频信号（以下简称为视频）是非常重要的视觉信息来源，它是视觉处理过程中经常要处理的一类信号。实际上，视频是由一系列图像构成的，这一系列图像被称为帧，帧是以固定的时间间隔从视频中获取的。获取（播放）帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧/秒”表示，代表在1 秒内所出现的帧数，对应的英文是 FPS（Frames Per Second）。如果从视频中提取出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。

OpenCV 提供了 cv2.VideoCapture 类和 cv2.VideoWriter 类来支持各种类型的视频文件。在不同的操作系统中，它们支持的文件类型可能有所不同，但是在各种操作系统中均支持 AVI格式的视频文件。

VideoCapture 类

OpenCV 提供了 cv2.VideoCapture 类来处理视频。cv2.VideoCapture 类处理视频的方式非常简单、快捷，而且它既能处理视频文件又能处理摄像头信息。

类函数介绍

cv2.VideoCapture 类的常用函数包括初始化、打开、帧捕获、释放、属性设置等，下面对
这些函数进行简单的介绍。

1. 初始化
OpenCV 为 cv2.VideoCapture 类提供了构造函数 cv2.VideoCapture()，用于打开摄像头并完成摄像头的初始化工作。该函数的语法格式为：

捕获对象=cv2.VideoCapture(“摄像头 ID 号”)

式中：

“摄像头 ID 号”就是摄像头的 ID 号码。需要注意的是，这个参数是摄像设备（摄像头）的 ID 编号，而不是文件名。其默认值为-1，表示随机选取一个摄像头；如果有多个摄像头，则用数字“0”表示第 1 个摄像头，用数字“1”表示第 2 个摄像头，以此类推。
所以，如果只有一个摄像头，既可以使用“0”，也可以使用“-1”作为摄像头 ID 号。在某些平台上，如果该参数值为“-1”，OpenCV 会弹出一个窗口，让用户手动选择希望使用的摄像头。
“捕获对象”为返回值，是 cv2.VideoCapture 类的对象。
例如，要初始化当前的摄像头，可以使用语句：

cap = cv2.VideoCapture(0)

OpenCV 官网在介绍函数 cv2.VideoCapture()时，特别强调：视频处理完以后，要记得释放摄像头对象。
该（构造）函数也能够用于初始化视频文件，初始化视频文件时，参数为文件名。此时函数的形式为：

捕获对象=cv2.VideoCapture(“文件名”)

例如，打开当前目录下文件名为“vtest.avi”的视频文件，可以使用语句：

cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi')

cv2.VideoCapture.open()函数和cv2.VideoCapture.isOpened()函数

一般情况下，使用 cv2.VideoCapture()函数即可完成摄像头的初始化。有时，为了防止初始化发生错误，可以使用函数 cv2.VideoCapture.isOpened()来检查初始化是否成功。该函数的语法格式为：

retval = cv2.VideoCapture.isOpened()

该函数会判断当前的摄像头是否初始化成功：

如果成功，则返回值 retval 为 True。
如果不成功，则返回值 retval 为 False。

如果摄像头初始化失败，可以使用函数 cv2.VideoCapture.open()打开摄像头。该函数的语法格式为：

retval = cv2.VideoCapture.open( index )

式中：

index 为摄像头 ID 号。
retval 为返回值，当摄像头（或者视频文件）被成功打开时，返回值为 True。

同样，函数 cv2.VideoCapture.isOpened()和函数 cv2.VideoCapture.open()也能用于处理视频文件。在处理视频文件时，函数 cv2.VideoCapture.open()的参数为文件名，其语法格式为：

retval = cv2.VideoCapture.open( filename )

3. 捕获帧

摄像头初始化成功后，就可以从摄像头中捕获帧信息了。捕获帧所使用的是函数cv2.VideoCapture.read()。该函数的语法是：

retval, image=cv2.VideoCapture.read()

式中：

image 是返回的捕获到的帧，如果没有帧被捕获，则该值为空。
retval 表示捕获是否成功，如果成功则该值为 True，不成功则为 False。

4. 释放
在不需要摄像头时，要关闭摄像头。关闭摄像头使用的是函数

cv2.VideoCapture.release()。

该函数的语法是：

None=cv2.VideoCapture.release()

例如，当前有一个 VideoCapture 类的对象 cap，要将其释放，可以使用语句：

cap.release()

5 属性设置
有时，我们需要获取 cv2.VideoCapture 类对象的属性，或是更改该类对象的属性。函数cv2.VideoCapture.get()用于获取 cv2.VideoCapture 类对象的属性，该函数的语法格式是：

retval = cv2.VideoCapture.get( propId )

式中，参数 propId 对应着 cv2.VideoCapture 类对象的属性。
例如，有一个 cv2.VideoCapture 类对象 cvc，则：

通过 cvc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)，就能获取当前帧对象的宽度。
通过 cvc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)，就能获取当前帧对象的高度。

函数 cv2.VideoCapture.set()用来设置 cv2.VideoCapture 类对象的属性。该函数的语法是：

retval = cv2.VideoCapture.set( propId, value )

式中，propId 对应 cv2.VideoCapture 类对象的属性，value 对应属性 propid 的值。
例如，有一个 cv2.VideoCapture 类对象 cvc，则：

语句 ret = cvc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)将当前帧对象的宽度设置为
640 像素。
语句 ret = cvc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)将当前帧对象的高度设置为480 像素。

cv2.VideoCapture 类对象的属性值及含义如表 18-1 所示。

在这里插入图片描述

5. cv2.VideoCapture.grab()函数cv2.VideoCapture.retrieve()函数

一般情况下，如果需要读取一个摄像头的视频数据，最简便的方法就是使用函数
cv2.VideoCapture.read()。但是，如果需要同步一组或一个多头（multihead）摄像头（例如立体摄像头或 Kinect）的视频数据时，该函数就无法胜任了。可以把函数 cv2.VideoCapture.read()
理解为是由函数 cv2.VideoCapture.grab()和函数 cv2.VideoCapture.retrieve()组成的。函数
cv2.VideoCapture.grab()用来指向下一帧，函数 cv2.VideoCapture.retrieve()用来解码并返回一帧。

因此，可以使用函数 cv2.VideoCapture.grab()和函数cv2.VideoCapture.retrieve()获取多个摄像头的数据。

函数 cv2.VideoCapture.grab()用来指向下一帧，其语法格式是：

retval= cv2.VideoCapture.grab( )

如果该函数成功指向下一帧，则返回值 retval 为 True。
函数 cv2.VideoCapture.retrieve()用来解码，并返回函数 v2.VideoCapture.grab()捕获的视频帧。

该函数的语法格式为：

retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve( )

式中：

image 为返回的视频帧，如果未成功，则返回一个空图像。
retval 为布尔型值，若未成功，返回 False；否则，返回 True。

对于一组摄像头，可以使用如下代码捕获不同摄像头的视频帧：

success0 = cameraCapture0.grab()
success1 = cameraCapture1.grab()
if success0 and success1:
frame0 = cameraCapture0.retrieve()
frame1 = cameraCapture1.retrieve()
与 VideoCapture 类内的其他函数一样，cv2.VideoCapture.grab()和 cv2.VideoCapture.retrieve()

也能用来读取视频文件。

示例：显示帅哥或美女视频

import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
 ret, frame = cap.read()
 cv2.imshow('frame',frame)
 c = cv2.waitKey(1)
 if c==27: #ESC 键
    break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()