之前有文章，使用Android平臺的OpenCV接入了視頻，控制的目標是手機的攝像頭，這是OpenCV的好處，使用OpenCV可以使用跨平臺的接口實現(xiàn)相同的功能，減少了平臺間移植的困難。正如本文后面，將使用類似的接口，從筆記本的攝像頭獲取視頻，所以，嘗試本文代碼需要有一臺有攝像頭的電腦。

不過，需要說明的的是，OpenCV的強項在于圖像相關的處理，而不是視頻的編解碼，所以，不要使用OpenCV做多余的事情，我們使用OpenCV接入視頻或者圖片的目的，是為了對視頻或圖片進行處理。

關于Python下配置OpenCV的過程，由于不能直接使用pip進行安裝，過程相對復雜一些，不過，網(wǎng)上文章很多，多查閱一些資料，需要注意的是，要清楚自己的Python的版本，Python2和Python3的配置方法不同。

本節(jié)實現(xiàn)的是使用內建攝像頭捕獲視頻，并顯示視頻的每一幀以實現(xiàn)視頻的播放。

1. 創(chuàng)建攝像頭對象，指向文件
2. 逐幀顯示實現(xiàn)視頻播放

下面進入我們的主題，配置好OpenCV以后，創(chuàng)建一個video_capture.py文件，內容如下：

#!/usr/bin/env python3 
import cv2 
 
#創(chuàng)建顯示視頻的窗口 
cv2.namedWindow('Video') 
 
#打開攝像頭 
video_capture = cv2.VideoCapture(0) 
 
#創(chuàng)建視頻寫入對象 
video_writer = cv2.VideoWriter('test.avi', 
                cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), 
                video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS), 
                (int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), 
                int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))) 
 
#讀取視頻幀，對視頻幀進行高斯模糊，然后寫入文件并在窗口顯示 
success, frame = video_capture.read() 
while success and not cv2.waitKey(1) == 27: 
  blur_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 0) 
  video_writer.write(blur_frame) 
  cv2.imshow("Video", blur_frame) 
  success, frame = video_capture.read() 
 
#回收資源 
cv2.destroyWindow('Video') 
video_capture.release() 

我們來仔細看一下，Python OpenCV的模塊名稱是cv2，所以我們導入模塊cv2，接下來，準備了顯示視頻幀的窗口。

獲取攝像頭視頻使用VideoCapture類，其構造參數(shù)為攝像頭的index，筆記本只有一個攝像頭，其index為0；將視頻幀寫入文件使用VideoWriter類，其構造參數(shù)分別為寫入的文件路徑名，編碼格式，幀率以及視頻尺寸，我們這里的幀率和視頻尺寸使用了攝像頭提供的參數(shù)，這可以通過VideoCapture獲取。

萬事俱備，我們可以調用VideoCapture.read()按幀讀取數(shù)據(jù)，每一幀視頻就是一幅圖像，我們對其進行高斯模糊，然后將其寫入文件，并顯示在窗口上。

我們在點擊Esc時會退出視頻預覽和錄制，之后銷毀窗口并釋放攝像頭。

可以看到，Python的OpenCV依然表現(xiàn)出了Python代碼的簡潔性，這為我們提供了一種開發(fā)思路，可以在研究階段使用Python，實現(xiàn)中使用C++實現(xiàn)。當然，如果對Python足夠信任，完全可以直接使用Python，Python的OpenCV只是一套接口，真正的OpenCV代碼是用C++實現(xiàn)的，其性能足夠好，Python調用C/C++代碼的效率也是不錯的。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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