【问题标题】:Sobel edge detector on video - not detected in the output file视频上的 Sobel 边缘检测器 - 在输出文件中未检测到
【发布时间】:2021-06-11 15:45:31
【问题描述】:

我正在使用 OpenCV 在视频中应用 sobel 边缘检测器。我可以在一个窗口中看到结果,然后我正在编写视频。即使我可以在窗口中看到正确的结果,但输出文件中的结果却不一样。

这是代码以及我可以在窗口和输出文件中看到的内容。知道是什么原因造成的吗?

if between (cap,0,25000):  #Apply results on specific milliseconds of the video
        Sobel operator - I still need to add colors
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR)              
        frame = cv2.Sobel(frame,cv2.CV_64F,1,0,5)  

   out.write(frame)
    frame = cv2.resize(frame, None, fx = 0.2, fy = 0.2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)   
    cv2.imshow('frame',frame)
        
        
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
print ("done") 

【问题讨论】:

  • Sobel 输出根据您的 cv2.CV_64F 是浮动的。这将不可见,因为它在 0 到 1 的范围内,但您的书面视频帧希望它是 0 到 255。所以您需要通过乘以 255 来缩放结果,然后剪辑到 0 到 255 的范围并保存作为 uint8。 frame = (255*cv2.Sobel(frame,cv2.CV_64F,1,0,5) ).clip(0,255).astype(np.uint8)。一定要导入numpy as np
  • 非常感谢!成功了!!

标签: python opencv video-processing edge-detection sobel


【解决方案1】:

问题已得到解答。 我在这里再次添加答案:

根据您的 cv2.CV_64F,Sobel 输出是浮动的。这将不可见,因为它在 0 到 1 的范围内,但您的书面视频帧希望它是 0 到 255。所以您需要通过乘以 255 来缩放结果,然后剪辑到 0 到 255 的范围并保存作为 uint8。 frame = (255*cv2.Sobel(frame,cv2.CV_64F,1,0,5)).clip(0,255).astype(np.uint8)。请务必将 numpy 导入为 np

【讨论】:

  • 如果你能参考你复制的地方就好了!
  • 这是我修改代码的方式: if between (cap,20000,22000): #Sobel operator - Horizo​​ntal frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) frame = cv2.cvtColor(frame , cv2.COLOR_GRAY2BGR) frame = cv2.Sobel(frame,cv2.CV_64F,0,1,15,15,4) frame = (255*cv2.Sobel(frame,cv2.CV_64F,0,1,15,15, 4) ).clip(0,255).astype(np.uint8)
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