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OpenCV中使用类VideoCapture加载视频和打开摄像头

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OpenCV中使用类VideoCapture加载视频和打开摄像头

先直接上示例代码，再讲解代码。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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# OpenCV的版本为4.1

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2 as cv

if __name__ == '__main__':
    video = cv.VideoCapture('./videos/tea.mp4')

    if video.isOpened():
        print('视频读取成功\n')
        # 输出相关信息
        print('视频中图像的宽度为：{}'.format(video.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)))
        print('视频中图像的高度为：{}'.format(video.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
        print('视频帧率为：{}'.format(video.get(cv.CAP_PROP_FPS)))
        print('视频总帧数为：{}'.format(video.get(cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT)))
    else:
        print('视频读取失败\n')

    # 如果视频读取成功则创建视频流
    while video.isOpened():
        ret, frame = video.read()
        if ret is True:
            cv.imshow('Tea', frame)

            # 设置视频播放速度
            # 下面这行代码用于控制播放速度
            cv.waitKey(int(1000 / video.get(cv.CAP_PROP_FPS)))
            # 按下q退出
            if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
        else:
            break
    # 释放并关闭窗口
    video.release()
    cv.destroyAllWindows()

运行结果截图如下：

代码中使用的视频下载链接如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1SZk7osETBYcqH9IkGcrpAQ
提取码：uutz

先编码

video = cv.VideoCapture('./videos/tea.mp4')

这行代码用于打开视频文件“tea.mp4”，代码中的VideoCapture类就是这篇博文要讲的核心类。
构造函数原型有以下三种类型：
C++原型如下：

cv::VideoCapture::VideoCapture	()	
cv::VideoCapture::VideoCapture	(const String & filename,int apiPreference = CAP_ANY )	
cv::VideoCapture::VideoCapture	(int index,int apiPreference = CAP_ANY )

Pytyhon原型如下：

<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture()
<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(filename[, apiPreference]	)
<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(index[, apiPreference]	)

第一个原型是无参数的；
第二个原型用于打开视频文件；
第三个原型用于打开摄像头；
第二种原型第三种原型的参数apiPreference用于为这个类指定视频和摄像头的打开方法。
其可选值和含义的官方文档链接如下：
https://docs.opencv.org/4.1.2/d4/d15/group__videoio__flags__base.html#ga023786be1ee68a9105bf2e48c700294d
CAP_ANY
Python: cv.CAP_ANY
Auto detect == 0.
选值这个参数则自动选择视频文件的Capture处理方式。

CAP_VFW
Python: cv.CAP_VFW
Video For Windows (obsolete, removed)
Capture时按Windows视频文件处理（已经淘汰废除的参数取值）

CAP_V4L
Python: cv.CAP_V4L
V4L/V4L2 capturing support.V4L2是Video for linux2的简称,为linux中关于视频设备的内核驱动。

CAP_V4L2
Python: cv.CAP_V4L2
和CAP_V4L 的意义一样。

CAP_FIREWIRE
Python: cv.CAP_FIREWIRE
IEEE 1394 drivers. 支持IEEE1394接口capture视频。IEEE1394接口是苹果公司开发的串行标准，又称火线接口（firewire）。IEEE1394支持外设热插拔，可为外设提供电源，省去了外设自带的电源，能连接多个不同设备，支持同步数据传输

CAP_FIREWARE
Python: cv.CAP_FIREWARE
和CAP_FIREWIRE 的意义一样。

CAP_IEEE1394
Python: cv.CAP_IEEE1394
和CAP_FIREWIRE 的意义一样。

CAP_DC1394
Python: cv.CAP_DC1394
和CAP_FIREWIRE 的意义一样。

CAP_CMU1394
Python: cv.CAP_CMU1394
和CAP_FIREWIRE 的意义一样。

CAP_QT
Python: cv.CAP_QT
QuickTime (obsolete, removed)— QuickTime是苹果公司开发的多媒体技术架构。不过这是已经淘汰废除的参数取值。

CAP_UNICAP
Python: cv.CAP_UNICAP
Unicap drivers (obsolete, removed) —这也是一个已经淘汰废除的参数取值，具体Unicap drivers是个什么东西，笔者也不知道。有知道的朋友麻烦在下面回复一下！

CAP_DSHOW
Python: cv.CAP_DSHOW
DirectShow (via videoInput) —直接以输入视频为输出

CAP_PVAPI
Python: cv.CAP_PVAPI
PvAPI, Prosilica GigE SDK.—Prosilica是一家加拿大的公司，是工业相机世界领导者，GigE是他制定的。GigE用来实现在机器视觉领域利用千兆以太网接口进行图像的高速传输。所以这个参数的意义是按工业相机GigE的标准获取视频。

CAP_OPENNI
Python: cv.CAP_OPENNI
OpenNI (for Kinect)—OpenNI(开放自然交互)是一个多语言，跨平台的框架，它定义了编写应用程序，并利用其自然交互的API。OpenNI的主要目的是要形成一个标准的API，来搭建视觉和音频传感器与视觉和音频感知中间件通信的桥梁。Kinect是微软在2009年6月2日的E3大展上，正式公布的XBOX360体感周边外设。

CAP_OPENNI2
Python: cv.CAP_OPENNI2
OpenNI2 (for Kinect)—明白了上面CAP_OPENNI 的意义，就应该明白这个的意义了，所以就不多说了。

CAP_OPENNI_ASUS
Python: cv.CAP_OPENNI_ASUS
OpenNI (for Asus Xtion)—OpenNI(开放自然交互)是一个多语言，跨平台的框架，它定义了编写应用程序，并利用其自然交互的API。OpenNI的主要目的是要形成一个标准的API，来搭建视觉和音频传感器与视觉和音频感知中间件通信的桥梁。Asus Xtion是华硕公司的深度感知摄像头及其相关技术。

CAP_OPENNI2_ASUS
Python: cv.CAP_OPENNI2_ASUS
OpenNI2 (for Asus Xtion and Occipital Structure sensors)—同样，明白了CAP_OPENNI_ASUS 的意义，就知道了这个的意义，也就不多说了。

CAP_ANDROID
Python: cv.CAP_ANDROID
Android – not used.—为安卓系统保留的参数，目前未启用。

CAP_XIAPI
Python: cv.CAP_XIAPI
XIMEA Camera API. XIMEA 是德国的一家公司，专业生成工业相机。

CAP_AVFOUNDATION
Python: cv.CAP_AVFOUNDATION
AVFoundation framework for iOS (OS X Lion will have the same API)—AVFoundation是苹果在iOS和OS X系统中用于处理基于时间的媒体数据的框架。

CAP_GIGANETIX
Python: cv.CAP_GIGANETIX
Smartek Giganetix GigEVisionSDK—Smartek是一家生产工业相机的德国公司，Giganetix是其生产的一种工业相机的名称，GigEVisionSDK是这款工业相机的SDK。

CAP_MSMF
Python: cv.CAP_MSMF
Microsoft Media Foundation (via videoInput) —Microsoft Media Foundation是微软公司的新一代多媒体开发平台，用以取代原来的Directshow，为了满足现在多媒体播放的高清晰，高品质，颜色管理，以及充分利用硬件加速等功能而建立的新一代开发平台。

CAP_WINRT
Python: cv.CAP_WINRT
Microsoft Windows Runtime using Media Foundation.—微软实时窗口，技术基础是Microsoft Media Foundation 。

CAP_INTELPERC
Python: cv.CAP_INTELPERC
RealSense (former Intel Perceptual Computing SDK)—Intel公司的RealSense深度摄像头产品，就是之前的英特尔感知计算SDK。

CAP_REALSENSE
Python: cv.CAP_REALSENSE
Synonym for CAP_INTELPERC. —和 CAP_INTELPERC的意义一样。

CAP_GPHOTO2
Python: cv.CAP_GPHOTO2
gPhoto2 connection— gPhoto2是一个免费软件,提供了在类Unix系统上通过终端来控制数码相机的功能。

CAP_GSTREAMER
Python: cv.CAP_GSTREAMER
GStreamer.—Gstreamer是一个支持Windows，Linux，Android， iOS的跨平台的多媒体框架，应用程序可以通过管道（Pipeline）的方式，将多媒体处理的各个步骤串联起来，达到预期的效果。每个步骤通过元素（Element）基于GObject对象系统通过插件（plugins）的方式实现，方便了各项功能的扩展。

CAP_FFMPEG
Python: cv.CAP_FFMPEG
Open and record video file or stream using the FFMPEG library.
使用FFMPEG library找开视频文伯或记录视频流。

CAP_IMAGES
Python: cv.CAP_IMAGES
OpenCV Image Sequence (e.g。img_%02d.jpg) 打开OpenCV的序列图像。

CAP_ARAVIS
Python: cv.CAP_ARAVIS
Aravis SDK.—Aravis视觉平台是一款是基于Glib/Gobject的库，用于使用工业摄像机进行视频采集。目前，它实现了工业相机使用的千兆以太网和USB3.0协议。它还提供了基本的以太网摄像机模拟器和简单的视频查看器。用户可以通过我们现在常用的Linux操作系统来实现对于工业相机的操作。

CAP_OPENCV_MJPEG
Python: cv.CAP_OPENCV_MJPEG
Built-in OpenCV MotionJPEG codec. 给OpenCV嵌入MotionJPEG编解码器

CAP_INTEL_MFX
Python: cv.CAP_INTEL_MFX
Intel MediaSDK.—英特尔媒体SDK

CAP_XINE
Python: cv.CAP_XINE
XINE engine (Linux)—XINE engine是什么鬼？笔者也不知道，有知道的朋友留言吧！

继续看代码，这里是代码：

cv.waitKey(int(1000 / video.get(cv.CAP_PROP_FPS)))

这行代码运于控制图片的切换速度，从而实现按视频的正常速度播放图片！具体是怎么实现的，我们来仔细分析一下。video.get(cv.CAP_PROP_FPS)获取到的是咱们的视频文件是每秒多少帧，那么帧与帧的间隔时间是多少呢？就是1/video.get(cv.CAP_PROP_FPS)，这个值的单位是秒，而我们的waitKey()函数是以毫秒为单位的，所以还需要乘上1000。另又由于waitKey()要求的参数为int类型，所以再强制类型转换一下，也就成了上面代码中的“int(1000 / video.get(cv.CAP_PROP_FPS))”

继续看代码，这里是代码：

            if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

这句代码的作用是如果按下Q键则退出~具体是怎么实现这个效果的，看了下面这篇文章大家应该就会非常清楚了：
https://blog.csdn.net/hao5119266/article/details/104173400
上面这篇博文介绍了函数waitKey()的详情，还介绍了为什么要将其返回结果与0xFF相与后再与按键的Unicode码相比较，看是否相同。
值得注意的是上面链接的博文中说的是“按键的ASCII码”，而代码中ord()函数返回的是Unicode码，对于这个问题，要知道这样一个知识点，即“UNICODE 开始制订时，计算机的存储器容量极大地发展了，空间再也不成为问题了。于是 ISO这个国际标准化组织 就直接规定必须用两个字节，也就是16位来统一表示所有的字符，对于ASCII里的那些“半角”字符，UNICODE 包持其原编码不变，只是将其长度由原来的8位扩展为16位”。所以对于英文字符而言，其UNICODE码和ASCII码实际上是相同的。

看懂上面的代码用类VideoCapture加载视频相信大家就没问题了，至于怎么打开摄像头，也是用这个类，只是用其第三种原型，这里再把其原型粘贴如下：
构造函数原型有以下三种类型：
C++原型如下：

cv::VideoCapture::VideoCapture	()	
cv::VideoCapture::VideoCapture	(const String & filename,int apiPreference = CAP_ANY )	
cv::VideoCapture::VideoCapture	(int index,int apiPreference = CAP_ANY )

Pytyhon原型如下：

<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture()
<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(filename[, apiPreference]	)
<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(index[, apiPreference]	)

要打开摄像头时，用第三种原型，参数index表示摄像头的索引号，如果填0则表示使用计算机的默认摄像头，参数apiPreference和第二种原型中的参数apiPreference意义是一样的。

版权声明：本文为博主昊虹图像算法原创文章，版权归属原作者，如果侵权，请联系我们删除！

原文链接：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/123140718

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