最近在做一个手指追踪，涉及到opencv。一开始选了个基于nodejs的opencv项目，不过环境配置项目的examples死活无法运行，可能和我macOS自己升级了catalina测试版有关。不过倒是了解了不少关于npm的用法(不过感觉npm还是没有pip方便)。

那就还是回归熟悉的Python吧。

关于Python版本的opencv，有个很棒的tutorial。地址

Opencv4在Python3.6上的安装

这部分网上很多博客教程用Homebrew装，之后又是一堆复杂的操作，创建软链接什么的。其实如果只想要Python支持opencv十分简单。

安装基础功能模块：

1pip install opencv-python

安装contrib modules：

1pip install opencv-contrib-python

具体可以参考

之后尝试import cv2，如果成功就代表安装成功。

cv2的Video相关

VideoCapture()

1.cap = cv2.VideoCapture(0)

VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")

2.ret, frame = capture.read()

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11# 打开摄像头并灰度化显示

import cv2

capture = cv2.VideoCapture(0)

while(True):

# 获取一帧

ret, frame = capture.read()

# 将这帧转换为灰度图

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow('frame', gray)

if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

break`

3.cap.get(propId) 获取视频属性

4.cap.set(propId,value)设置视频属性。

至于这边的propId是视频属性的id，分为18个不同的属性，详情参考上面的官方文档

VideoWriter()

ffmpeg视频编码里面适用于macOS的有对应mp4的'm', 'p', '4', 'v'和对应avi的'M','J','P','G'

同时设置的时候frame_width和frame_height用get方法获取，自己定义具体数值，可能录下的文件无法正常播放。

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43import cv2

import numpy as np

# Create a VideoCapture object

cap = cv2.VideoCapture(0)

# Check if camera opened successfully

if (cap.isOpened() == False):

print("Unable to read camera feed")

# Default resolutions of the frame are obtained.The default resolutions are system dependent.

# We convert the resolutions from float to integer.

frame_width = int(cap.get(3))

frame_height = int(cap.get(4))

# Define the codec and create VideoWriter object.The output is stored in 'outpy.avi' file.

out = cv2.VideoWriter('outpy.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'), 10, (frame_width,frame_height))

while(True):

ret, frame = cap.read()

if ret == True:

# Write the frame into the file 'output.avi'

out.write(frame)

# Display the resulting frame

cv2.imshow('frame',frame)

# Press Q on keyboard to stop recording

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# Break the loop

else:

break

# When everything done, release the video capture and video write objects

cap.release()

out.release()

# Closes all the frames

cv2.destroyAllWindows()