[Python] opencv - 如何使用VideoCapture类进行摄像头视频捕获并显示

VideoCapture类介绍

OpenCV-Python 中的 VideoCapture 类是一个用于捕获视频的类,它可以从摄像头、视频文件或者设备上捕获视频。主要方法有:

class VideoCapture:
    # Functions
    @_typing.overload
    def __init__(self) -> None: ...
    @_typing.overload
    def __init__(self, filename: str, apiPreference: int = ...) -> None: ...
    @_typing.overload
    def __init__(self, filename: str, apiPreference: int, params: _typing.Sequence[int]) -> None: ...
    @_typing.overload
    def __init__(self, index: int, apiPreference: int = ...) -> None: ...
    @_typing.overload
    def __init__(self, index: int, apiPreference: int, params: _typing.Sequence[int]) -> None: ...

    @_typing.overload
    def open(self, filename: str, apiPreference: int = ...) -> bool: ...
    @_typing.overload
    def open(self, filename: str, apiPreference: int, params: _typing.Sequence[int]) -> bool: ...
    @_typing.overload
    def open(self, index: int, apiPreference: int = ...) -> bool: ...
    @_typing.overload
    def open(self, index: int, apiPreference: int, params: _typing.Sequence[int]) -> bool: ...

    def isOpened(self) -> bool: ...

    def release(self) -> None: ...

    def grab(self) -> bool: ...

    @_typing.overload
    def retrieve(self, image: cv2.typing.MatLike | None = ..., flag: int = ...) -> tuple[bool, cv2.typing.MatLike]: ...
    @_typing.overload
    def retrieve(self, image: UMat | None = ..., flag: int = ...) -> tuple[bool, UMat]: ...

    @_typing.overload
    def read(self, image: cv2.typing.MatLike | None = ...) -> tuple[bool, cv2.typing.MatLike]: ...
    @_typing.overload
    def read(self, image: UMat | None = ...) -> tuple[bool, UMat]: ...

    def set(self, propId: int, value: float) -> bool: ...

    def get(self, propId: int) -> float: ...

    def getBackendName(self) -> str: ...

    def setExceptionMode(self, enable: bool) -> None: ...

    def getExceptionMode(self) -> bool: ...

    @staticmethod
    def waitAny(streams: _typing.Sequence[VideoCapture], timeoutNs: int = ...) -> tuple[bool, _typing.Sequence[int]]: ...

OpenCV: cv::VideoCapture Class Reference (C++类)

[Python] opencv - 如何使用VideoCapture类进行摄像头视频捕获并显示_第1张图片

VideoCapture(string 或者int)

构造函数,传入一个字符串参数或者整形参数,可以是摄像头设备的 ID、视频文件的路径或者设备名称。

open(string 或者int)

如何构造函数没有指定设备ID或者视频文件路径,可以通过open来传入一个字符串参数或者整型参数,可以是摄像头设备的 ID、视频文件的路径或者设备名称。

isOpened()

检查是否成功打开了视频源。

read(Mat&)

从视频源中读取一帧图像,并将其存储在传入的 Mat 对象中。如果读取失败,返回 false。

release()

释放 VideoCapture 对象占用的资源。

grab()

获取下一帧图像。

retrieve(Mat&)

从视频源中读取一帧图像,并将其存储在传入的 Mat 对象中。如果读取失败,返回 false。

使用该函数前必须先调用grab()函数,否则将会返回空对象。grab() + retrieve()想结合可以代替read方法。

set(int, float)

设置视频源的属性,如分辨率、帧率等。

get(int)

获取视频源的属性值。

关于视频属性ID

OpenCV: cv::VideoCapture Class Reference

[Python] opencv - 如何使用VideoCapture类进行摄像头视频捕获并显示_第2张图片

 OpenCV: Flags for video I/O

[Python] opencv - 如何使用VideoCapture类进行摄像头视频捕获并显示_第3张图片 

使用案例

import cv2

# 创建 VideoCapture 对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 检查是否成功打开摄像头
if not cap.isOpened():
    print("无法打开摄像头")
else:
    # 读取摄像头的属性信息
    print('frame width:', cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    print('frame height:', cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    print('fps:', cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    print('fourcc:', cap.get(cv2.CAP_PROP_FOURCC))

    # 循环读取摄像头的每一帧图像
    while True:
        # 读取一帧图像
        ret, frame = cap.read()

        # 如果读取失败,跳出循环
        if not ret:
            break

        # 在窗口中显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)

        # 按下 'q' 键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中,我们首先创建了一个 VideoCapture 对象,然后在一个循环中不断读取摄像头的图像并显示在窗口中,直到按下 'q' 键退出循环。最后释放 VideoCapture 对象占用的资源。

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