在Python下,利用pip安装预编译的opencv库,并实现h264格式的视频编码. 1. 安装OpenCV $ pip install opencv-python 建议在python虚拟环境下安装,不容易产生相互影响. 2. 代码示例 读取笔记本自带摄像头,并保存为视频的最简实现. import cv2 def main(): output_path = './output.avi' vc = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = vc.read() w = in

包含视频格式知识(编解码和封装格式):如何获取视频信息及视频编解码格式:opencv读取及保存视频,及opencv fourcc编码格式 一.基础知识 视频的编解码格式和封装格式 参考如山似水 视频编码与封装⽅式详解 参考迷之程序员 opencv视频编码格式 参考Alex Chung 视频的编解码格式 - 知乎 常⻅的AVI.RMVB.MKV.ASF.WMV.MP4.3GP.FLV等⽂件(.后缀)其实只能算是⼀种封装标准. ⼀个完整的视频⽂件是由⾳频和视频两部分组成的,例如H264.Xvid等就

iOS音频AAC视频H264编码 推流最佳方案 项目都是个人的调研与实验,可能很多不好或者不对的地方请多包涵. 1    功能概况 *  实现音视频的数据的采集 *  实现音视频数据的编码,视频编码成h264,音频编码成aac *  实现音视频数据的发布,将编码好的音视频数据传输到服务器 2 视频和音频编码方案 视频硬编码需要使用AVAssetWriter,但是他只支持直接将数据编码成h264并写入文件,不提供接口中途获取视频数据处理,我们需要在保存的文件中读出数据 据顶采用软编码,主流开源编解

转载请注明出处!!! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV视频读取播放,视频转换为图片 介绍几个有关视频读取的函数: VideoCapture::VideoCapture VideoCapture能够从文件里或者摄像头中读取视频,这是提供给C++的接口的.C的接口是CvCapture结构.        <span style="white-space:pre"> </span>C++: VideoCapture::

书签:另外跳过的内容有待跟进 学习资源: opencv视频教程目录(初级)   主讲:庞锋,毕业于电子科技大学 知识基础支持: 线性代数 应用数学 跳过的内容: 1.第1~6集跳过,简单.(2014-05-14之前已看完) 知识要点: 1.一维直方图(假设单通道)可以理解为:用来形象表示各bin值区间像素个数的多少.[第11集]讲的很好. 2.亮度公式:Y=0.299R+0.587G+0.114B;RGB颜色空间转化为灰度图的时候,用的就是这个公式,灰度图所表示的就是亮度这个概念. 3.通过第1

转:http://blog.csdn.net/scalerzhangjie/article/details/8273410 项目要用到视频编解码,最近半个月都在搞,说实话真是走了很多弯路,浪费了很多时间.将自己的最终成果记录于此,期望会给其他人提供些许帮助. 参考教程: http://ffmpeg.org/trac/ffmpeg/wiki/UbuntuCompilationGuide安装ffmpeg和x264,官方权威教程(注意不要用命令行安装,会少很多库的.编译安装最保险) http://bl

这几个月一直在做iphone手机音视频的东西,由于个人比较懒,所以一直没整理,现在闲的蛋疼,并且以后项目要搁置了,在这里记录一下我做的iphone手机推流的东西. 项目都是个人的调研与实验,可能很多不好或者不对的地方请多包涵. 1    功能概况 *  实现音视频的数据的采集 *  实现音视频数据的编码,视频编码成h264,音频编码成aac *  实现音视频数据的发布,将编码好的音视频数据传输到服务器 2 视频和音频编码方案 视频硬编码需要使用AVAssetWriter,但是他只支持直接将数据编

安装yasm(ffmpeg必备)wget http://www.tortall.net/projects/yasm/releases/yasm-1.3.0.tar.gztar xzvf yasm-1.3.0.tar.gzcd yasm-1.3.0./configuremakemake instal下载ffmpeg  http://ffmpeg.org/download.htmlcp /home/Jv/下载/ffmpeg-3.2.tar.bz2 /usr/localtar xjf ffmpeg-3

读入视频: VideoCapture 类 //方法一 VideoCapture capture; capture.open("test.avi"); //方法二 VideoCapture capture("test.avi"); #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> //#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //#include

OpenCV 本身集成了 FFmpeg,因此对于视频是有解码和编码功能的.尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论,然用其来对视频进行解码得到图像,然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的,以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建.值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的,不妨用新的版本号来进行学习.除此之外.要让opencv支持压缩,还须要装相相应的编码器.详情可见. #include <opencv2/

我们在计算机视觉相关的实验中都需要视频与图片序列之间相互转换,在平时的实验中,经常需要将视频保存为一帧一帧的图片,以获取实验结果:另一方面,很多标准的算法测试数据库都是图片序列(文件名以帧号+图片扩展名),我们可能需要将其转换为视频,因此视频与图片之间的转换是很常见的操作.在网上找到比较好的测试程序,一方面将其封装为函数,方便调用:另一方面,视频转图片可以任意设定图片输出目录,函数会自动创建相关目录:图片序列转视频可以设定更多的参数,也就可以更好的控制,而且可以自行设定视频输出的目录,函数自动检

如前面说到的,OpenCV VS提供了6组算法的接口,分别是:前景检测.新目标检测.目标跟踪.轨迹生成.跟踪后处理.轨迹分析,除了轨迹生成用于轨迹数据的保存以外,其他5个部分都是标准的视频监控算法体系中不可或缺的部分. OpenCV在Blob_Tracking_Modules.doc文档中,提供了算法的关系图,如下. 图中唯独缺少了轨迹分析部分,可能是因为在该文档形成的时候轨迹分析部分还没有完成.重新整理后如下. 下面针对VS算法体系中的各个算法接口进行介绍,并给出算法的参考文献. 1 算法流程

利用opencv中的VideoCapture类,来对视频进行读取显示,以及调用摄像头. VideoCapture是opencv 2.X中新增的一个类,对应于之前C语言版本的CvCapture结构体.它提供了从摄像机或视频文件捕获视频的C++接口,作用是从视频文件或从摄像头捕获视频并显示出来. 1.读取并播放视频 通过对VideoCapture类的分析,可以发现利用它读入视频的方法一般有如下两种: 1)先实例化再初始化 VideoCapture capture: capture.open("1.a

实验室的项目是处理视频,所以就从视频的读取和写入开始吧! 常用的接口有C++和Python,Python肯定要简洁许多,不过因为项目需要,还是用C++了(PS:其实是我被Python的速度惊到了...) cv::VideoCapture类   这个对象就是读入视频的了,完整的操作有很多,这里只提及最普遍的用法.具体可见:https://docs.opencv.org/3.1.0/d8/dfe/classcv_1_1VideoCapture.html 1.对象的构造函数,如下面的例子: cv::V

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50283303 基于OpenCV的视频转为图像序列方法: 基于C++版本 #include <iostream> #include "cv.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; using namespace cv; void

脱岗 越线 qimage qpixmap opencv  回调视频采集

视频防抖有很多种技术,各有优劣,主流的目前分为三种:EIS电子防抖EIS电子防抖是通过软件算法实现防抖的.其技术运作原理是通过加速度传感器和陀螺仪模块侦测手机抖动的幅度,从而来动态调节整ISO.快门以及成像算法来做模糊修正.优点:成本低缺点:画面会被裁切,牺牲图像分辨率OIS光学防抖OIS光学防抖是通过处理器.陀螺仪和相机防抖模组之间的配合,在拍照抖动时用以驱动防抖组件快速向抖动的相反方向移动镜头模组,由此来抵消发生的抖动,进而实现最终的稳定成像.优点:画面不会被裁切,原生画质图像效果最好缺点:

在前面的报告中我们实现了用SURF算法计算目标在移动摄像机拍摄到的视频中的位置.由于摄像机本身像素的限制,加之算法处理时间会随着图像质量的提高而提高,实际实验发现在背景复杂的情况下,结果偏差可能会很大. 本次改进是预备在原先检测到的特征点上加上某种限制条件,以提高准确率. 问题:如何判定检测到的特征点是否是我们需要的点(也就是目标区域上的点)? 可行方案:用形态学找出目标的大致区域,然后对特征点判定. 特征点(SURF算法或者其他的算法)已有,我们来一步步实现找到目标大致区域. 下图假设为视频中

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout << "B——黑色\n"; cout << "H——灰色\n"; cout << "W——白色\n&q

// 视频存为图片.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // /*========================================================================= 名称:视频保存为图片 时间:2013.08 说明:把读取视频保存为图片形式 =========================================================================*/ #include "stdafx.h" #