OpenCV这么简单为啥不学——2逐帧播放视频(VideoCapture函数waitKey函数0xFF == ord(‘1‘))

Posted 2023-04-11 红目香薰

OpenCV这么简单为啥不学——2、逐帧播放视频(VideoCapture函数、waitKey函数、0xFF == ord('1'))

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目录

OpenCV这么简单为啥不学——2、逐帧播放视频(VideoCapture函数、waitKey函数、0xFF == ord('1'))

前言

显示视频

自定义修改图片的值

总结

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前言

计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：

1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）
2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives）得到更快的处理速度。

故而我们选择学习OpenCV，我们来一步步的学习OpenCV。

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显示视频

判断是否可以打开视频

import sys
import cv2

cap = cv2.VideoCapture("桃花开时想起你.mp4")
# 检查是否打开正确
if cap.isOpened():
    # 第一个参数open是【是否正常打开】，第二个参数frame是【读取到的图片数组】
    open, frame = cap.read()
    if not open:
        sys.exit()
print("视频正常打开")

逐帧打开视频

import sys

import cv2

cap = cv2.VideoCapture("桃花开时想起你.mp4")
# 检查是否打开正确
if cap.isOpened():
    # 第一个参数open是【是否正常打开】，第二个参数frame是【读取到的图片数组】
    open, frame = cap.read()
    if not open:
        sys.exit()
print("视频正常打开")

while open:
    ret, img = cap.read()
    if img is None:
        break
    if ret == True:
        # 逐帧播放视频·后面是设置宽高
        show = cv2.resize(img, (576, 1024))
        cv2.imshow('testVideo', show)
        # 一秒钟24帧，约等于42毫秒换一张图片
        cv2.waitKey(42)

这里需要说明一下，由于我是注意打开的图片，故而纵然你是关闭了当前的窗口由于循环的关系依然会重新打开，如果想停止请点击红色的停止按钮或者加一句代码做判断。

自定义停止播放

cv2.waitKey(42)是停顿时间，这个时间按下q【0xFF == ord('1')】即可，代表退出，也就是quit()

自定义修改图片的值

img = img * 2

这里仅仅将原来的img值乘以了一个2，可以看到颜色效果的改变。 

总结

本篇文章我们打开了一个视频文件，根据读取到的视频文件每一帧图片进行每秒钟42张的播放，输出了一个完整的视频内容，并且我们随意的修改了一下每帧图片的色值，让图片颜色有了一定的变化，初步的了解了视频与图片的关系，后面我们会对摄像头进行操作。

OpenCV这么简单为啥不学——1.5解决putText中文乱码问题

OpenCV这么简单为啥不学——1.5、解决putText中文乱码问题

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目录

OpenCV这么简单为啥不学——1.5、解决putText中文乱码问题

前言

putText中文乱码问题

putText中文乱码解决方案

中文实例

总结

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前言

计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：

1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）
2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives）得到更快的处理速度。

故而我们选择学习OpenCV，我们来一步步的学习OpenCV。

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putText中文乱码问题

cv2.putText(img, "中文", (300, 200), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (250, 250, 250), 3)

例如以上代码，我们使用cv2.putText写入中文的时候显示的两个问号，这是无法接收的，我们要想办法解决。

putText中文乱码解决方案

1、我们可以通过【cvtColor()】先将图片处理成【COLOR_BGR2RGB】类型。

2、【Image.fromarray()】转成数组处理

3、【ImageDraw.Draw(img)】绘制

4、【ImageFont.truetype】字体格式化

5、【draw.text()】绘制文字

6、最后使用【cvtColor()】最终返回img图片类型

中文实例

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = cv2.imread("800_600.jpg")

def draw_box_string(img, x, y, string):
    """
    img: imread读取的图片;
    x,y:字符起始绘制的位置;
    string: 显示的文字;
    return: img
    """
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = Image.fromarray(img)
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # simhei.ttf 是字体，你如果没有字体，需要下载
    font = ImageFont.truetype("simhei.ttf", 50, encoding="utf-8")
    draw.text((x, y - 50), string, (255, 255, 255), font=font)
    img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    return img


# 三基色=白色
img = draw_box_string(img, 300, 200, "红袖添香")
# 显示图片
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)

实际效果：

总结

我们不是代码的编造者，我们只是代码的搬运工，当遇到自己决绝不了的问题的时候千万别不好意思文人，但是文人之前是不是能来咱们CSDN平台搜索一下呢，其实大神只是比咱们搜的多而已。