说明：
程序段里，
1、cv2.VideoCapture()函数：
cap = cv2.VideoCapture(0)
VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头。
cap = cv2.VideoCapture("…/1.avi")
VideoCapture("…/1.avi")，表示参数是视频文件路径则打开视频。
2、cap.isOpened()函数：
返回true表示成功，false表示不成功
3、ret,frame = cap.read()函数：
cap.read()按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。
4、cv2.waitKey()函数：
参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，参数过大如cv2.waitKey(1000)，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿。
参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停。
5、cap.release()与destroyAllWindows()函数：
cap.release()释放视频，调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。
6、
c得到的是键盘输入的ASCII码，esc键对应的ASCII码是27，即当按esc键是if条件句成立。
假如有以下程序import cv2cap = cv2.VideoCapture()while cap.isOpened(): ret,frame = cap.read() cv2.imshow('视频',frame) c = cv2.waitKey(1) if c == 27: break cap.release()cv2.destroyAllWindows()说明...
cv2.imwrite('res.jpg',im)
cap=cv2.
Video
Capture
("1EF5013E37956E7EF2D5F935B6107F34.mp4")
while True:
ret,im=cap.
read
()
cv2.imshow("ccc",im)
if cv2.
wait
Key
(0)==27:
break
以上这篇pyt
海康工业相机可以直接通过opencv的接口直接读取图像数据了，省掉了好多好多的调用相机的步骤，这对于我们只需要调用工业相机获取图像数据来说是一个太大的好消息了！！！
一、opencv接口
使用
opencv 的官方接口
Video
Capture
() 接口直接调用海康工业相机，接下来简单介绍下
Video
Capture
() 这个接口。（本人
使用
python
所以
使用
python
下的接口方式进行介绍）
接口：cv2.
Video
Capture
(）
作用：获取本地目录下的视频文件或者
使用
本电脑的摄像头获取实
【
Python
Opencv】
使用
cv2.
Video
Capture
()读取视频并且显示
今天需要读取视频并且显示，因此在网上搜了一下如何
使用
OpenCV来读取视频并且显示，但是看到许多博客给出的代码都有bug，因此上传一个没有bug版本程序。
代码的注释很详细，具体函数功能不再贴出。
import cv2
cap = cv2.
Video
Capture
('2.mp4') # 读取视频
while cap.isOpened(): # 当视频被打开时：
【OpenCV】视频处理（1）Vedio
Capture
类1. Vedio
Capture
类概述2. cv2.Vedio
Capture
()函数
Vedio
Capture
类
1. Vedio
Capture
类概述
OpenCV提供了cv2.Vedio
Capture
类来处理视频。Vedio
Capture
类处理视频的方式非常简单、快捷，而且它既能处理视频文件，又能处理摄像头信息。
2. cv2.Vedio
Capture
()函数
功能一： 用于打开摄像头并完成摄像头的初始化信息。
cap(捕获对象) =
cv2.IM
READ
_COLOR:读入彩色图像（可以直接写1）
cv2.IM
READ
_GRAYSCALE:读入灰度图像（可以直接写0）
cv2.IM
READ
_COLOR:和alpha通道有关...（可以直接写-1）
读入的图像格式：(height,weight,channel)
2、resize更改图像的shape
out = cv2.resize(InputArray src[, O
目录视频
Video
Capture
类初始化检查摄像头是否初始化成功捕获帧释放属性设置grab()与retrieve()捕获摄像头视频捕获文件视频
视频是非常重要的视觉信息来源，它是视觉处理过程
中
经常要处理的一类信号。实际上，视频是由一系列图像构成，这一系列的图像被称为帧，帧是以固定时间间隔从视频
中
获取的。获取帧的速度称为帧速率，其单位通常
使用
“帧率/每秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，也就是游戏迷称为的FPS。
如果我们从视频
中
提取出独立的帧，就可以
使用
图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。
Python
-OpenCV
中
Video
Capture
类的
使用
Python
-OpenCV
中
的
Video
Capture
类的官方文档：https://docs.opencv.org/4.0.0/d8/dfe/classcv_1_1
Video
Capture
.html
Video
Capture
()是用于从视频文件、图片序列、摄像头捕获视频的类；
#!/usr/bin/env
python
Vide...
本次主要讲解ORBSLAM2
中
的单目图像帧构造函数Frame::Frame，在其
中
主要完成了特征点的提取，畸变矫正以及将特征点分配到网格
中
的功能。
首先是构造函数的参数
Frame::Frame(const cv::Mat &imGray, //灰度图
const double &timeStamp, //时间戳
ORBextractor* extractor, //ORB特征
在
Python
中
使用
OpenCV调用摄像头，可以
使用
cv2.
Video
Capture
()函数。该函数可以打开摄像头并捕获视频流。以下是一个简单的示例代码：
import cv2
cap = cv2.
Video
Capture
()
while True:
ret, frame = cap.
read
()
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.
wait
Key
(1) & xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
在上面的代码
中
，我们首先
使用
cv2.
Video
Capture
()函数打开摄像头。参数表示
使用
默认的摄像头。然后我们
使用
一个while循环来捕获视频流，并在窗口
中
显示每一帧。如果用户按下了q键，程序就会退出。最后，我们需要释放摄像头并关闭所有窗口。
惊鸿翩翩:
