python-opencv：对视频的基本操作包括获取高度、宽度、fps以及播放等opencv快速入门

关于OpenCV简介

        OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。 

       在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了Java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。

opencv快速入门

# coding=gbk
import time
import cv2
cap = cv2.VideoCapture("D:\\jc\\Myself\\video\\Hacker_glasses_07_Videvo.mov")  # 读取文件
# 获取视频宽度
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
# 获取视频高度
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #视频平均帧率
while (True):
    ret, frame = cap.read()
    src = cv2.resize(frame, (frame_width // 2, frame_height // 2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 窗口大小
    cv2.imshow("1", src) #让视频显示出来
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
    time.sleep(1 / fps)  # 按原帧率播放

 

---

运行结果