[人工智能]opencv中对视频处理获取和设置视频的分辨率、fps等

分辨率

修改分辨率

通过cap函数进行修改

#include <opencv2\opencv.hpp>  
 
#include<ctime>
using namespace cv;  
using namespace std;
 
int main( )  
{  
	//【1】从摄像头读入视频
	VideoCapture capture(0);
 
	//【2】循环显示每一帧
	int j=0;
	capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);      //设置宽度
    capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,720); 		//设置高度
	while(1&&(j<100)) 
	{   clock_t start,finish;
        start=clock();
		j++;
		Mat frame;  //定义一个Mat变量，用于存储每一帧的图像
		capture>>frame;  //读取当前帧
		imshow("读取视频",frame);  //显示当前帧
		cout<<frame.size()<<endl;
		imwrite("1.jpg",frame);
		finish=clock();
  
       cout << finish-start   << "/" << CLOCKS_PER_SEC  << " (s) "<< endl;
		waitKey(1);  //延时30ms
	}  
	return 0;     
}  

对每一帧进行处理

但是上面的方法有的时候是修改不了的，尤其是网络摄像机，这时候就需要读取每一帧，然后对每一帧进行修改。

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
    VideoCapture capture("F:\\leafseg\\video1.mp4");//获取视频，根据自己的视频位置更改
    if (!capture.isOpened())
        return -1;
    Mat frame;
 
    capture.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
    capture.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);
    Mat image;
    //VideoWriter(const String & filename, int fourcc, double fps,Size frameSize, bool isColor = true);
 
    VideoWriter videowriter("F:\\leafseg\\video1Change.avi", VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'),30,Size(640,480),true);   //改变图像的帧速为30，图像帧的大小是（640，480）
   
    while (capture.read(image)) 
    {
            resize(image, image, Size(640, 480), INTER_LINEAR);
            //resize(image, image, Size(640, 360), 0, 0, INTER_CUBIC);    //这两种方法
            videowriter.write(image);
    }
    waitKey();
    return 0;
 
}

这种方法视频的分辨率修改好了，但发现数据速率和比特率提高了，视频的大小也变大了，不太懂这个原因了。需要学习一些视频数据方面的内容，压缩和解压的问题。

亮度、饱和度等其他的参数

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    char c = 0;
    VideoCapture capture(0);
    /*设置摄像头参数 不要随意修改
    capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1080);//宽度
    capture.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 960);//高度
    capture.set(CV_CAP_PROP_FPS, 30);//帧数
    capture.set(CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS, 1);//亮度 1
    capture.set(CV_CAP_PROP_CONTRAST,40);//对比度 40
    capture.set(CV_CAP_PROP_SATURATION, 50);//饱和度 50
    capture.set(CV_CAP_PROP_HUE, 50);//色调 50
    capture.set(CV_CAP_PROP_EXPOSURE, 50);//曝光 50
    */
    //打印摄像头参数
    printf("width = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH));
    printf("height = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
    printf("fps = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_FPS));
    printf("brightness = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS));
    printf("contrast = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_CONTRAST));
    printf("saturation = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_SATURATION));
    printf("hue = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_HUE));
    printf("exposure = %.2f\n", capture.get(CV_CAP_PROP_EXPOSURE));
    while (1)
    {
        Mat frame;
        capture >> frame;
        namedWindow("video");
        imshow("video", frame);
        c = cvWaitKey(30);
        if (c == 27)//Esc键退出
        {
            break;
        }
    }
    return 0;
}

//原文链接：https://blog.csdn.net/csdnforyou/article/details/82257699