(编辑：jimmy 日期: 2024/9/28 浏览：2)
1，为了获取视频,你应该创建一个 VideoCapture 对象。他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件。设备索引号就是在指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了。但是最后,别忘了停止捕获视频。使用 ls /dev/video*命令可以查看摄像头设备
2，cap.read() 返回一个布尔值(True/False)。如果帧读取的是正确的,就是 True。所以最后你可以通过检查他的返回值来查看视频文件是否已经到了结尾。有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。这种情况下上面的代码会报错。你可以使用 cap.isOpened(),来检查是否成功初始化了。如果返回值是True,那就没有问题。否则就要使用函数 cap.open()。你可以使用函数 cap.get(propId) 来获得视频的一些参数信息。这里propId 可以是 0 到 18 之间的任何整数。每一个数代表视频的一个属性,见表其中的一些值可以使用cap.set(propId,value) 来修改,value 就是
你想要设置成的新值。例如,我可以使用 cap.get(3) 和 cap.get(4) 来查看每一帧的宽和高。默认情况下得到的值是 640X480。但是我可以使用 ret=cap.set(3,320)和 ret=cap.set(4,240) 来把宽和高改成 320X240。
CV_CAP_PROP_POS_MSEC Current position of the video file in milliseconds. "htmlcode">#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy from hlf_module import hlf_define from std_msgs.msg import String import matplotlib.pyplot as plot import xml.dom.minidom import pylab import rospy import time cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) #设置分辨率 cap.set(4,480) fps =cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频帧数 face_casade = cv2.CascadeClassifier('/opt/ros/kinetic/share/OpenCV-3.2.0-dev/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') Node_name='neck' #print cap.isOpened() class Detect_face(): def __init__(self): '''定义节点Node_name(全局变量，而非具体名称)''' self.err_pub=hlf_define.err_publisher()#错误消息发布者 rospy.init_node(Node_name,anonymous=True) self.neck_puber=rospy.Publisher(hlf_define.TOPIC_ACTION_NECK,String,queue_size=10) time.sleep(0.5) def head_motor_value(self):#解析xml文件 获取舵机的范围值 dom = xml.dom.minidom.parse('/home/sb/catkin_ws/src/hlf_robot/scripts/hlf_action/head_value.xml') #得到文档元素对象 root = dom.documentElement itemlist = root.getElementsByTagName('login') item = itemlist[0] max_value=item.getAttribute("max") min_value=item.getAttribute("min") return max_value,min_value def detect_face(self): # get a frame #frame=cv2.imread('/home/sb/桌面/timg.jpeg') ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转成灰度图 #frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # show a frame cv2.imshow("capture", gray) faces = face_casade.detectMultiScale(gray,1.2,5) #检测人脸 #print len(faces) if len(faces)>0:#判断是否检测到人脸 result = () max_face = 0 value_x=0 for (x,y,w,h) in faces: if (w*h > max_face): #检测最大人脸 max_face = w*h result = (x,y,w,h) # max_face.append(width*height) x=result[0] w=result[2] z=value_x=value_x+x+w/2 return z else: return 1 if __name__=='__main__': face=Detect_face() motor_max,motor_min= face.head_motor_value() x=[] i=1 while True: try: z=face.detect_face() if z != 1: x.append(z) if len(x)>(fps-1): true_x = int(sum(x)/30) if(true_x>319): motor_value=int(1500+(int(motor_max)-1500)*(true_x-319)/320)#转换成舵机值 头部向左转 face.neck_puber.publish('%s'%motor_value) elif (true_x<319): motor_value=int(1500-(1500-int(motor_min))*(319-true_x)/320) face.neck_puber.publish('%s'%motor_value) x=[] else: if i==fps: face.neck_puber.publish('1500') i=1 else: i +=1 print (U'未检测到人脸') if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break except Exception,e: print e cap.release() cv2.destroyAllWindows()以上这篇python opencv设置摄像头分辨率以及各个参数的方法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。