在解决图像处理问题的时候,可以利用opencv打开视频,并一帧一帧地show出来,但是要用到imshow(),需要本地的界面支持。

代码如下

# -*- coding:utf-8*-
import cv2
capture = cv2.VideoCapture("D:\\dataset\\chip_gesture.ts")
# 图像处理函数
def processImg(img):
 # 画出一个框
 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800, 400), (0, 0, 255), 5, 1, 0)
 # 上下翻转
 # img= cv2.flip(img, 0)
 return img

# 一帧帧地show
while (capture.isOpened()):
 ret, frame = capture.read()
 if not ret:
 break

 result = processImg(frame)
cv2.imshow('result', result)

 # esc键退出
 if 0xFF & cv2.waitKey(30) == 27:
 break

cv2.destroyAllWindows()
capture.release()

但是当我们使用jupyter notebook来编写python程序的时候,cv2.imshow()就不行了。
最终的解决办法是使用ipython.display模块来解决。

from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML
import time
import cv2
import base64

current_time = 0

# 图像处理函数
def processImg(img):
 # 画出一个框
 cv2.rectangle(img, (500, 300), (800, 400), (0, 0, 255), 5, 1, 0)
 # 上下翻转
 # img= cv2.flip(img, 0)

 # 显示FPS
 global current_time
 if current_time == 0:
  current_time = time.time()
 else:
  last_time = current_time
  current_time = time.time()
  fps = 1. / (current_time - last_time)
  text = "FPS: %d" % int(fps)
  cv2.putText(img, text , (0,100), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 3.65, (255, 0, 0), 2)

 return img

def arrayShow(imageArray):
 ret, png = cv2.imencode('.png', imageArray)
 encoded = base64.b64encode(png)
 return Image(data=encoded.decode('ascii'))


video = cv2.VideoCapture("/home/mvg/zmc/playgroud/远大前程27.mp4")

while(True):
 try:
  clear_output(wait=True)
  ret, frame = video.read()
  if not ret:
   break
  lines, columns, _ = frame.shape
  frame = processImg(frame)
  frame = cv2.resize(frame, (int(columns / 4), int(lines / 4)))

  img = arrayShow(frame)
  display(img)
  # 控制帧率
  time.sleep(0.02)
 except KeyboardInterrupt:
  video.release()

最终的运行效果如下:

如何实现在jupyter notebook中播放视频(不停地展示图片)

不过运行这段代码的时候,可能会提示iopub_data_rate_limit问题。如果使用配置文件(推荐)来运行jupyter notebook的话,修改配置文件

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

将c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 10000000一行取消注释,改变后面的数据传输上限值,10M差不多能播放视频(有提示再修改上限)。

不使用配置文件的话,在运行时加上参数

jupyter notebook –NotebookApp.iopub_data_rate_limit=10000000

以上这篇如何实现在jupyter notebook中播放视频(不停地展示图片)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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