典型的文件处理流程如下: 利用命令行参数 sys.argv 命令行参数是读取文件时常用的方式. 命令行参数保存在 sys.argv 的列表中,列表的第一个元素是脚本名称,后面的元素是命令行参数: 通过以下脚本 sys_argv.py 可以熟悉命令行参数的获取: import sys print(f'运行的脚本名是:{sys.argv[0]}') print(f'sys.argv 列表的长度是:{len(sys.argv)}') print(f'该脚本的参数是:{sys.argv[1:]}') 运

# -*- coding: UTF-8 -*- #!/bin/env python3 # filename readFromKafkaStreamingGetLocation.py import IP from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils import datetime class

import cv2 cap = cv2.VideoCapture('rtsp://admin:hik12345@192.168.3.160/Streaming/Channels/1') fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HE

摄像头脸部识别 (1)opencv 抓取视频数据并保存 基于python 和 opencv 3.4.0 (兼容 opencv 2.X 参考注释),详细如代码 import numpy as np import cv2 # 从文件打开视频 #videoFile = "test.mp4" #capture = cv2.VideoCapture(videoFile) #从摄像头获取视频 capture = cv2.VideoCapture(0) # Define the codec and

Python OpenCV图片转视频 粘贴即用,注意使用时最好把自己的文件按照数字顺序命名.按照引导输入操作. # 一键傻瓜式引导图片串成视频 # 注意使用前最好把文件命名为数字顺序格式 import os import cv2 def frame2video(image_path, save_path, fps, size): fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'I420') video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, f

一.视频数据结果 今天是2021.12.7号,前几天用python爬取了李子柒的油管评论并做了数据分析,可移步至: https://www.cnblogs.com/mashukui/p/16220254.html 这次呢,用python爬虫爬了李子柒B站的所有视频数据. 先看下,最终爬取到的视频数据: 一共是142条视频数据(截至目前,李子柒在B站一共上传过142个视频) 每条数据包含的字段是: 视频标题,视频地址,视频上传时间,视频时长,是否合作视频,视频分区,弹幕数,播放量,点赞数,投币量,

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 项目目标 爬取酷燃网视频数据 https://krcom.cn/ 环境 Python3.6 pycharm 爬虫代码 import pprint import requests import re def download_video(title, url): filename_video = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\酷燃网\

关于OpenCV简介  OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 对于带Logo(如抖音Logo.电视台标)的视频,有三种方案进行Logo消除: 直接将对应区域用对应图像替换: 直接将对应区域模糊化: 通过变换将要去除部分进行填充. 其中: 方法1又可以使用三种方法,一是使用某固定图像替换.二是截取视频某帧的一部分图像替换.三是用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域,其中固定图像替换最简单,下面就不展开介绍:截取视频某帧的一部分图像比较简单,用每帧固定区域的图像替换当前帧的Logo区域最复杂: 方法2可

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的highgui的三个例子.通过简短的介绍来实现不同函数的理解,省去一些不需要说的东西. 一.增加滑动条 这是opencv中为数不多的可以用来交互的东西,其实因为opencv的定位不是界面性编程,所以也没打算提供多好的交互性.可以在"highgui.h"文件中查找提供了的GUI用法,滑动条主要是用来处理鼠标事件的.对于滚动条来说,需要先创建个回调函数用来用户自定义当激发滑动条事件的时候该做什么样的操作. int crea

本文主要实现了伯乐在线上的一个实践小项目,原文链接,用以巩固opencv视频操作知识内容.整个项目均有代码注释,通俗易懂,短短几十行就可以达到还算不错的实现效果,做起来成就感满满哒.打开编辑器,一起来感受下opencv+python在CV中的无穷魅力吧 ^_^ import argparse import time import imutils import cv2 # 创建参数解析器并解析参数 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-v

我们已经知道,某种格式的数据对于机器学习算法是必需的. 另一个重要的要求是,在将数据作为机器学习算法的输入发送之前,必须正确标记数据. 例如,如果所说的分类,那么数据上会有很多标记. 这些标记以文字,数字等形式存在.与sklearn中的机器学习相关的功能期望数据必须具有数字标记. 因此,如果数据是其他形式,那么它必须转换为数字. 这个将单词标签转换为数字形式的过程称为标记编码. 标记编码步骤 按照以下步骤在Python中对数据标记进行编码 - 第1步 - 导入有用的软件包 如果使用Python,

原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoyun_zzz/article/details/84341801 Python+opencv+pyaudio实现带声音屏幕录制原创luke-skyworker 发布于2018-11-28 23:05:23 阅读数 3463 收藏展开文章目录声音录制视频录制(无声音)录制的音频与视频合成为带声音的视频 基于个人的爱好和现实的需求,决定用Python做一个屏幕录制的脚本.因为要看一些加密的视频,每次都要登录,特别麻烦,遂决定用自己写的脚本

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 在<Python音视频开发:消除抖音短视频Logo和去电视台标的实现详解>节介绍了怎么通过Python+Moviepy+OpenCV实现消除视频Logo的四种方法,并提供了详细的实现思路和实现代码,但这种原生态的应用不适合开发人员以外的其他人员使用,提供一个图形界面的工具程序是比较好的解决方案,本文就介绍实现这样一个图形化工具的步骤. 本节的背景知识都在<Python音视频开发:消除抖音短视频Logo和去电视台标的实现详解>介绍了

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 直播-获取音频(视频)数据 // // ViewController.m // capture-test // // Created by caoxu on 16/6/3. // Copyright © 2016年 caoxu. All rights reserved. // #import "ViewController.h" #import <AVFoundation/AVFoundation.h> @interface ViewController ()<

源代码下载 在PC机上,对于YUV格式的视频如YV12,YUY2等的显示方法,一般是采用DIRECTDRAW,使用显卡的OVERLAY表面显示.OVERLAY技术主要是为了解决在PC上播放VCD而在显卡上实现的一个基于硬件的技术.OVERLAY的出现,很好的解决了在PC上播放VCD所遇到的困难.早期PC处理能力有限,播放VCD时,不但要做视频解码工作,还需要做YUV到RGB的颜色空间转换,软件实现非常耗费资源,于是,YUV OVERLAY表面出现了,颜色空间转换被转移到显卡上去实现,显卡做这些工

from:http://blog.csdn.net/dengzikun/article/details/5807694 最近考虑使用RTP替换原有的高清视频传输协议,遂上网查找有关H264视频RTP打包.解包的文档和代码.功夫不负有心人,找到不少有价值的文档和代码.参考这些资料,写了H264 RTP打包类.解包类,实现了单个NAL单元包和FU_A分片单元包.对于丢包处理,采用简单的策略:丢弃随后的所有数据包,直到收到关键帧.测试效果还不错,代码贴上来,若能为同道中人借鉴一二,足矣.两个类的使用说

Python远程视频监控程序   老板由于事务繁忙无法经常亲临教研室,于是让我搞个监控系统,让他在办公室就能看到教研室来了多少人.o(>﹏<)o||| 最初我的想法是直接去网上下个软件,可是找来找去不是有毒就是收费,无奈技术不到家无法破解,只得另寻他法. 正当没有办法的时候,我看到一篇博文 一个基于python的高速视频传输程序 ,看完茅塞顿开,觉得完全可以自己写一个,在此感谢作者詹姆斯. 这个程序包括一个服务器和一个客户端.需要的库有 VideoCapture 和 pygame,一个用来得到