在解决图像处理问题的时候，可以利用opencv打开视频，并一帧一帧地show出来，但是要用到imshow()，需要本地的界面支持。

代码如下

# -*- coding:utf-8*-import cv2capture = cv2.VideoCapture("D:\\dataset\\chip_gesture.ts")# 图像处理函数def processImg(img): # 画出一个框 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800, 400), (0, 0, 255), 5, 1, 0) # 上下翻转 # img= cv2.flip(img, 0) return img# 一帧帧地showwhile (capture.isOpened()): ret, frame = capture.read() if not ret: break result = processImg(frame)cv2.imshow('result', result) # esc键退出 if 0xFF & cv2.waitKey(30) == 27: breakcv2.destroyAllWindows()capture.release()

但是当我们使用jupyter notebook来编写python程序的时候，cv2.imshow()就不行了。
最终的解决办法是使用ipython.display模块来解决。

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTMLimport timeimport cv2import base64current_time = 0# 图像处理函数def processImg(img): # 画出一个框 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800, 400), (0, 0, 255), 5, 1, 0) # 上下翻转 # img= cv2.flip(img, 0) # 显示FPS global current_time if current_time == 0: current_time = time.time() else: last_time = current_time current_time = time.time() fps = 1. / (current_time - last_time) text = "FPS: %d" % int(fps) cv2.putText(img, text , (0,100), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 3.65, (255, 0, 0), 2) return imgdef arrayShow(imageArray): ret, png = cv2.imencode('.png', imageArray) encoded = base64.b64encode(png) return Image(data=encoded.decode('ascii'))video = cv2.VideoCapture("/home/mvg/zmc/playgroud/远大前程27.mp4")while(True): try: clear_output(wait=True) ret, frame = video.read() if not ret: break lines, columns, _ = frame.shape frame = processImg(frame) frame = cv2.resize(frame, (int(columns / 4), int(lines / 4))) img = arrayShow(frame) display(img) # 控制帧率 time.sleep(0.02) except KeyboardInterrupt: video.release()

最终的运行效果如下：

不过运行这段代码的时候，可能会提示iopub_data_rate_limit问题。如果使用配置文件（推荐）来运行jupyter notebook的话，修改配置文件

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

将c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 10000000一行取消注释，改变后面的数据传输上限值，10M差不多能播放视频（有提示再修改上限）。

不使用配置文件的话，在运行时加上参数

jupyter notebook –NotebookApp.iopub_data_rate_limit=10000000

以上这篇如何实现在jupyter notebook中播放视频(不停地展示图片)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。