使用cv2和MTCNN来处理视频,需要解决fourcc的问题。fourcc是一个四字符代码,用于指定视频编解码器的格式。下面是一种使用cv2和MTCNN来处理视频的示例代码:
import cv2
from mtcnn import MTCNN
# 加载MTCNN模型
detector = MTCNN()
# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture('input.mp4')
# 获取视频的宽度和高度
width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 创建输出视频文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
output = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 20.0, (width, height))
# 逐帧处理视频
while video.isOpened():
ret, frame = video.read()
if not ret:
break
# 使用MTCNN检测人脸
result = detector.detect_faces(frame)
for face in result:
# 绘制人脸框
x, y, w, h = face['box']
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 写入输出视频文件
output.write(frame)
# 显示处理后的视频帧
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
video.release()
output.release()
cv2.destroyAllWindows()
在上述代码中,我们首先加载MTCNN模型,然后打开输入视频文件。通过cv2.VideoCapture
函数可以获取视频的宽度和高度。接下来,我们创建一个输出视频文件,使用cv2.VideoWriter
函数指定输出视频的编码格式、帧率和大小。
然后,我们使用一个循环逐帧读取视频,并使用MTCNN检测人脸。对于每个检测到的人脸,我们使用cv2.rectangle
函数在视频帧上绘制人脸框。最后,将处理后的视频帧写入输出视频文件,并显示处理后的视频帧。
请注意,上述代码中的fourcc参数使用了cv2.VideoWriter_fourcc
函数来指定视频编码格式。在这个例子中,我们使用了XVID编码器。你可以根据需要选择不同的编码器。
希望这个示例能够帮助你解决fourcc的问题,并使用cv2和MTCNN来处理视频。如果你需要更多关于cv2和MTCNN的信息,可以参考以下链接:
请注意,以上链接中的内容仅供参考,具体的使用方法和参数设置可以根据实际情况进行调整。
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