使用OpenCV进行视频边缘检测:案例Python版江南style
1. 引言
本文将演示如何使用OpenCV库对视频中的每一帧进行边缘检测,并将结果保存为新的视频文件。边缘检测是一种图像处理技术,它可以帮助我们识别出图像中不同区域之间的边界。在计算机视觉领域,这项技术有着广泛的应用,比如物体识别、运动分析等。
2. 环境准备
为了运行本示例,您需要安装Python以及OpenCV库。可以通过pip来安装OpenCV:
pip install opencv-python
确保您的系统上已经有一个可用的视频文件,该文件将作为输入提供给程序。
3. 代码详解
接下来,我们将逐步解析用于实现视频边缘检测的Python代码。
3.1 导入库与变量定义
首先导入必要的库并设置输入输出视频路径。
import cv2 # 导入OpenCV库video_path = r"C:\Users\20220\Desktop\275954384_nb2-1-16.mp4" # 输入视频文件路径
output_path = r"C:\Users\20220\Desktop\edge_detected_video.avi" # 输出视频文件路径
这里r
前缀表示原始字符串,避免转义字符问题。
3.2 视频文件的读取
接下来,我们使用cv2.VideoCapture
函数来打开指定路径下的视频文件。
# 打开指定路径下的视频文件
cap = cv2.VideoCapture(video_path)# 检查是否成功打开视频文件
if not cap.isOpened():print("无法打开视频文件")exit()
这里我们还检查了视频文件是否成功被打开。如果未能打开(例如文件路径错误或格式不支持),程序将打印错误信息并退出。
3.3 获取视频属性
为了正确配置输出视频,我们需要获取输入视频的一些关键属性,比如帧率、宽度和高度。
# 获取视频帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
这些参数对于保持输出视频与原始视频的一致性非常重要。
3.4 创建输出视频对象
基于之前获取的信息,我们可以创建一个VideoWriter
对象,用来保存处理后的视频帧。
# 创建VideoWriter对象用于保存处理后的视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height), isColor=False)
这里选择了XVID
编码器,并且设置为灰度模式(因为边缘检测的结果是黑白图像)。
3.5 设置Canny边缘检测参数
定义用于Canny边缘检测算法的两个阈值。
# Canny边缘检测的阈值
canny_threshold1 = 100
canny_threshold2 = 200
这两个阈值决定了边缘强度的最小值和最大值。通过调整它们,可以控制边缘检测的效果。
3.6 处理视频帧
现在进入循环中逐帧读取视频,并对每一帧进行处理。
while True:# 从视频流中读取下一帧ret, frame = cap.read()# 如果没有更多帧可以读取,跳出循环if not ret:break# 对当前帧进行高斯模糊以减少噪声blurred_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)# 将当前帧转换成灰度图像gray_frame = cv2.cvtColor(blurred_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 对灰度图像进行Canny边缘检测edges = cv2.Canny(gray_frame, canny_threshold1, canny_threshold2)
此段代码首先读取一帧,然后对其进行预处理(包括去噪和转灰度),最后应用Canny算法来进行边缘检测。
3.7 显示和保存处理后的帧
在完成边缘检测后,我们希望能够在屏幕上显示结果,并将这些处理过的帧写入到输出视频文件中。
# 显示含有边缘的图像cv2.imshow('Edge Detected Video', edges)# 写入处理后的帧到输出视频out.write(edges)
使用cv2.imshow
函数可以实时查看每一帧经过边缘检测后的效果。同时,通过out.write(edges)
方法,我们将每帧的结果保存至之前创建的VideoWriter
对象中。
此外,在循环内还添加了按键监听逻辑,以便用户可以通过按“q”键来手动终止程序执行:
# 检测是否有按键事件,如果是'q'键则中断循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
3.8 资源释放
当所有帧都已经被处理或用户主动中断时,我们需要正确地关闭所有打开的资源,以避免内存泄漏或其他潜在问题。
# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
这里调用了release()
方法来关闭视频捕获器和写入器,以及cv2.destroyAllWindows()
来销毁所有由OpenCV创建的窗口。
###运行结果
Python版江南style
4. 结论
本文展示了如何利用Python与OpenCV实现视频中的边缘检测功能。通过这个例子,您不仅学会了如何读取、处理并保存视频数据,同时也掌握了基本的图像处理技术之一——Canny边缘检测。这种能力对于从事计算机视觉相关工作的开发者来说是非常有用的。
相关文章:

使用OpenCV进行视频边缘检测:案例Python版江南style
1. 引言 本文将演示如何使用OpenCV库对视频中的每一帧进行边缘检测,并将结果保存为新的视频文件。边缘检测是一种图像处理技术,它可以帮助我们识别出图像中不同区域之间的边界。在计算机视觉领域,这项技术有着广泛的应用,比如物体…...

DataWhale10月动手实践——Bot应用开发task04学习笔记
一、图像流 1. 什么是图像流? 图像流是一种直观的图像处理流程工具,用户可以灵活组合各类图像处理模块。该系统将不同的图像处理工具模块化,并通过可视化界面,将这些模块以拖拽方式组合,构建完整的处理流程。用户可以…...

关于 IntelliJ IDEA 2024 安装使用
补丁文件...

React是如何工作的?
从编写组件到最后屏幕生成界面,如上图所示,我们现在需要知道的就是后面几步是如何运行的。 概述 这张图解释了 React 渲染过程的几个阶段: 渲染触发:通过更新某处的状态来触发渲染。渲染阶段:React 调用组件函数&…...

llama.cpp 去掉打印,只显示推理结果
llama.cpp 去掉打印,只显示推理结果 1 llama.cpp/common/log.h #define LOG_INF(...) LOG_TMPL(GGML_LOG_LEVEL_INFO, 0, __VA_ARGS__) #define LOG_WRN(...) LOG_TMPL(GGML_LOG_LEVEL_WARN, 0, __VA_ARGS__) #define LOG_ERR(…...
Word、PDF转换为图片Java
Word、PDF转换为图片Java 需求要在小程序端展示文档内容,所以将文档每页转换为图片后显示 参考和其他等方案: https://blog.csdn.net/strggle_bin/article/details/140599514 https://www.modb.pro/db/566986 https://blog.csdn.net/spring_is_comin…...

iOS IPA上传到App Store Connect的三种方案详解
引言 在iOS应用开发中,完成开发后的重要一步就是将IPA文件上传到App Store Connect以便进行测试或发布到App Store。无论是使用Xcode进行原生开发,还是通过uni-app、Flutter等跨平台工具生成的IPA文件,上传到App Store的流程都是类似的。苹果…...
Java中的Arrays类
java.util.Arrays是一个非常实用的类,提供了许多静态方法来操作数组,如排序、查找、复制和填充等。 1. toString - 将数组转换为字符串 // 导入java.util.Arrays类 import java.util.Arrays;public class ArraysExample {public static void main(Stri…...

GUI编程
GUI编程 【Java从0到架构师课程】笔记 GUI简介 GUI:图形用户界面,在计算机中采用图形的方式显示用户界面 java的GUI开发 AWT:java最早推出的GUI编程开发包,界面风格跟随操作系统SWT:eclipse就是java使用SWT开发的Sw…...
(multi)map和set--C++
文章目录 一、序列式容器和关联式容器二、set系列的使用1、set和multiset参考文档2、set类的介绍3、set的构造和迭代器4、set的增删查5、insert和迭代器遍历使用样例:6、find和erase使用样例:7、multiset和set的差异 三、map系列的使用1、map和multimap参…...

jmeter响应断言放进csv文件遇到的问题
用Jmeter的json 断言去测试http请求响应结果,发现遇到中文时出现乱码,导致无法正常进行响应断言,很影响工作。于是,察看了其他测试人员的解决方案,发现是jmeter本身对编码格式的设置导致了这一问题。解决方案是在jmete…...

复旦大学全球供应链研究中心揭牌,合合信息共话大数据赋能
10月13日,复旦大学全球供应链研究中心(以下简称“中心”)揭牌仪式在复旦大学管理学院政立院区隆重举行。我国的供应链体系庞大复杂,在百年未有之大变局下,保障产业链供应链安全已成为我国的重要战略目标。中心的设立旨…...

达那福发布新品音致系列:以顶尖降噪技术,开启清晰聆听新篇章
近日,国际知名助听器品牌达那福推出其最新研发的音致系列助听器。该系列产品旨在通过顶尖的声音处理技术,直面助听器市场中普遍存在的挑战——如何在噪声环境中提供清晰的语音辨识。 根据助听器行业协会2022年的调查数据,高达86%的佩戴者认为…...
当物理学奖遇上机器学习:创新融合的里程碑
作为一名程序员,看到 2024 年诺贝尔物理学奖颁发给机器学习与神经网络领域研究者,心中满是感慨与思考。 从编程技术角度出发,这意味着传统编程理念与物理思维有了更紧密的结合。在以往的编程中,算法优化多侧重于数据结构和计算效率…...

模拟电路2
BJT双极性晶体管 1.1 BJT共射特性曲线 输入特性: iB f(uBE)|UceC 定量分析,确定只有一个变量 输出特性 放大区:发射结正偏,集电结反偏 截至区:双结反偏 CE断路 饱和区:双结正偏 UCEs0.3 CE类似于开关闭…...
大数据面试题整理——MapReduce
系列文章目录 第一章 HDFS面试题 第二章 MapReduce面试题 文章目录 系列文章目录一、请简要解释一下 MapReduce 的工作原理。二、什么是 map 函数和 reduce 函数?它们的作用分别是什么?三、如何处理数据倾斜问题在 MapReduce 中?四、在 MapR…...

【景观生态学实验】实验一 ArcGIS地理数据处理及制图基础
实验目的 1.掌握ArcGIS软件基本操作:通过实验操作与学习,熟练掌握ArcGIS软件相关的基本操作,包括界面熟悉、工具栏使用、数据的加载和保存、基本数据处理操作等; 2.掌握如何使用ArcGIS进行影像拼接及裁剪:通过实验操作与学习&am…...

今年双十一最值得入手的好物有哪些?双十一值得选购的好物盘点!
在这个全民狂欢的购物盛宴——双十一,每一个角落都弥漫着诱人的优惠与不可错过的精品。从科技潮品到生活必需品,从时尚尖货到家居好物,无数精选商品在这一季集中绽放,等待着慧眼识珠的你将它们带回家,今年的双十一&…...

【OpenCV】人脸识别方法
代码已上传GitHub:plumqm/OpenCV-Projects at master EigenFace、FisherFace、LBPHFace 这三种方法的代码区别不大所以就一段代码示例。 EigenFace与FisherFace 1. 将人脸图像展开为一维向量,组成训练数据集 2. PCA(EigenFace)或…...

xxl-job定时任务
学习中心 清理Redis中的历史榜单: 持久化榜单数据: 创建历史榜单表: 支付服务 待退款订单检查: 未支付订单检查: 交易服务 退款单处理: 促销中心 优惠券发放状态处理:...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例
代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

【入坑系列】TiDB 强制索引在不同库下不生效问题
文章目录 背景SQL 优化情况线上SQL运行情况分析怀疑1:执行计划绑定问题?尝试:SHOW WARNINGS 查看警告探索 TiDB 的 USE_INDEX 写法Hint 不生效问题排查解决参考背景 项目中使用 TiDB 数据库,并对 SQL 进行优化了,添加了强制索引。 UAT 环境已经生效,但 PROD 环境强制索…...
《Playwright:微软的自动化测试工具详解》
Playwright 简介:声明内容来自网络,将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具,支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器,提供多语言 API(Python、JavaScript、Java、.NET)。它的特点包括&a…...

苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
Nginx server_name 配置说明
Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...
C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践
C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中,数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护,许多开发者会选择成熟的 ORM(对象关系映射)框架,SqlSugar 就是其中备受…...
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停 1. 安全点(Safepoint)阻塞 现象:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。原因:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解
题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...
深入浅出Diffusion模型:从原理到实践的全方位教程
I. 引言:生成式AI的黎明 – Diffusion模型是什么? 近年来,生成式人工智能(Generative AI)领域取得了爆炸性的进展,模型能够根据简单的文本提示创作出逼真的图像、连贯的文本,乃至更多令人惊叹的…...