话不多说，上代码，看结果。
import cv2 # 导入库
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cap = cv2.VideoCapture(index)
# 笔记本只用自带摄像头时，index为0
# 笔记本额外接了一个USB摄像头时，index为0或1
# 0就是自带摄像头，1就是额外摄像头
# 为了方便，有多个摄像头时，不用的设备管理器里禁用掉就好，index为0就行
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cap = cv2.VideoCapture(0)
# 之前只是将摄像头拍的画面调了出来，还应该将其作为视频保存下来
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cv2.VideoWriter(filename,forcc,frameSize,isColor)
# filename 保存的文件名
# fourcc 指定解码器
# fps 要保存的视频的帧率
# frameSize 要保存的文件的画面尺寸
# isColor 指示是黑白画面还是彩色的画面,默认是True,彩色画面
# 如果是黑白画面的话，就要isColor值为False,并且摄像头取帧的图像也要变成灰色
# 这样才能正常保存视频，否则会出错。这里是个坑，注意注意！！！
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
# 调用xvid解码器，这种解码器比较常用
# 得先安装这个解码器，我在网上找到的是1.4.127版本，百度一下就行
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fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('3.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), False)
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cap.isOpened()
#判断是否正常打开摄像头，正确就返回个True
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while cap.isOpened():
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ret, frame = cap.read()
# ret值为True或者False，是否取帧成功
# frame为取帧的图像
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ret, frame = cap.read()
if ret: # 取帧成功
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 取到的帧变成灰度图
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cv2.imshow(winname,mat)
# winname为显示的窗口
# mat 需要显示的图像
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cv2.imshow('img', frame)
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cv2.GaussianBlur(src,ksize, sigmaX, dst, sigmaY, borderType)
高斯滤波
# src 要滤波的图像 dst 输出图像
# ksize(x,y)表示内核大小,x,y可以不同,但是必须为正奇数或者0, 由sigma计算得来
# sigmaX: 表示高斯函数在X方向上的标准偏差
# sigmaY: 表示高斯函数在Y方向上的标准偏差
# 若sigmaY=0, 就将它设置为sigmaX;
# 若sigmaY、sigmaX=0,则由ksize.x和ksize.y计算出来
# borderType 图像像素边界类型，默认就行
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frame = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 0)
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cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, edges, apertureSize, L2gradient)
# src 输入图像 dst 输出边缘图像
# threshold1: 滞后阈值低阈值(用于边缘连接) threshold2: 滞后阈值高阈值(控制边缘初始段)
# 推荐高低阈值比值在2:1到3:1之间
# apertureSize: 表示Sobel算子孔径大小, 默认值3
# L2gradient: 计算图像梯度幅值的标识
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frame = cv2.Canny(frame, 30, 100)
out.write(frame) # 将取到的帧写入3.avi中
cv2.imshow('3.avi', frame) #
if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27: # 按下Esc键退出
break
else:
print('读取帧失败')
break
if not cap.isOpened():
print('打开摄像头失败')
break
cap.release() # 释放cap
out.release() # 释放out
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口
结果如下图。
摄像头拍到我衣服上的标语，然后边缘检测一下。
就先这样，遇到别的再补充。