cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,50)  #设置要获取的帧号，这是第51帧（下标从0开始）
ret, frame = cap.read()              #读取一帧图像
                    参数无返回值ret        为True 或者False,代表有没有读取到图片frame   表示截取到一帧的图片实例    ret, frame = cap.read()  #读取一帧图像    # ret 读取了数据就返回True,没有读取数据(已到尾部)就返回False    # frame 返回读取的视频数据 ——  一帧数据是一个三维数组                     其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回Tr
				
这是一行 Python 代码，它是从一个视频输入流中读取帧图像的代码。其中，cap 是一个视频输入对象，read() 方法从该对象中读取一帧图像。该方法的返回值有两个：
ret：表示读取是否成功的布尔值；
frame：读取到的图像帧。
如果 ret 值为 True，表示读取成功；如果 ret 值为 False，则表示读取失败，可能是因为已经读完了所有帧或者其他原因。
				
目录matplotlibPILopencv中文路径问题灰度转换
python常用的图片操作库有matplotlib、PIL以及opencv，我用jupyter notebook对这三种方法进行了尝试和比较。
matplotlib
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
img = mpimg.imread('videos/中文/image09
 cap.read()
如上所示，如果 cap.isopend()的结果为 TRUE，cap.read()结果为Flase。这时候首先确定你的视频是否能够正常播放的。
如果cap.isopend()的结果为 Flase，这时候首先...
				
这段代码是在使用Python脚本进行视频处理。
首先，通过导入cv2库来使用OpenCV的功能。然后，使用cv2.VideoCapture()函数打开摄像头（此处为0号摄像头）。
接下来，使用cv2.VideoWriter_fourcc()函数定义视频编码格式（此处为XVID）。然后，使用cv2.VideoWriter()函数创建一个视频输出文件，并指定编码格式、帧率和分辨率（此处为20帧/秒，640x480）。
接下来，使用一个死循环来不断读取摄像头的帧。当读取到的帧为空时，跳出循环。在循环中，使用out.write()函数将帧写入视频输出文件中。
最后，执行python rfcn.py frame命令运行另一个脚本（rfcn.py），并将frame作为参数传入。