时间:2021-05-22
如下所示:
1、计算总帧数
import osimport cv2 video_cap = cv2.VideoCapture('ffmpeg_test.avi') frame_count = 0all_frames = []while(True): ret, frame = video_cap.read() if ret is False: break all_frames.append(frame) frame_count = frame_count + 1 # The value below are both the number of framesprint frame_countprint len(all_frames)2、计算视频中的FPS,即每秒传输帧数(Frames per second)
import cv2if __name__ == '__main__' : video = cv2.VideoCapture("video.mp4"); # Find OpenCV version (major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.') if int(major_ver) < 3 : fps = video.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS) print "Frames per second using video.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS): {0}".format(fps) else : fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print "Frames per second using video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) : {0}".format(fps) video.release();以上这篇使用python-opencv读取视频,计算视频总帧数及FPS的实现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。
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主要记录Python-OpenCV中的VideoCapture类的使用;官方文档;VideoCapture()是用于从视频文件、图片序列、摄像头捕获视频的类;#
PIL:使用python自带图像处理库读取出来的图片格式numpy:使用python-opencv库读取出来的图片格式tensor:pytorch中训练时所采取
FPS是什么?FPS(每秒传输帧数(FramesPerSecond))【摘自百度百科】FPS是图像领域中的定义,是指画面每秒传输帧数,通俗来讲就是指动画或视频的
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、
前言之前在进行深度学习训练的时候,偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些,也就是训练更容易收敛。可能的