首页 > 其他分享 >OpenCV(cv::VideoWriter::release())

OpenCV(cv::VideoWriter::release())

时间:2024-08-18 16:26:19浏览次数:5  
标签:视频 视频文件 写入 OpenCV release cv VideoWriter

目录



cv::VideoWriter::release() 是 OpenCV 中 cv::VideoWriter 类的一个成员函数,用于释放与视频文件或流相关联的资源。它确保视频写入完成并且释放了用于写入视频的所有内部资源。使用该函数是一个良好的习惯,它可以避免文件被锁定或资源泄漏的问题。



1. 函数定义

void cv::VideoWriter::release();

release() 函数的主要功能包括:

  1. 关闭视频文件:确保视频文件正确关闭,并将所有缓冲区中的数据写入文件。这是必要的,以确保视频文件不被损坏,所有帧都已正确写入。
  2. 释放内部资源:释放与视频写入相关的所有资源,如内存、文件句柄等。避免资源泄漏和不必要的占用。
  3. 结束写入操作:结束所有与视频写入操作相关的处理。如果不调用 release(),视频文件可能不会包含所有帧,或者文件可能处于未定义的状态。


2. 使用示例

在创建 cv::VideoWriter 对象时,通常在视频写入完成后调用 release()。下面是一个完整的示例,演示了如何使用 release()

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 打开视频捕获对象(读取输入视频)
    cv::VideoCapture capture("input.avi");
    if (!capture.isOpened()) {
        std::cerr << "Error: Could not open video file." << std::endl;
        return -1;
    }

    // 获取视频的帧率和尺寸
    double fps = capture.get(cv::CAP_PROP_FPS);
    cv::Size frameSize(
        (int)capture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH),
        (int)capture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
    );

    // 创建 VideoWriter 对象以写入视频
    cv::VideoWriter writer;
    writer.open("output.avi", cv::VideoWriter::fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), fps, frameSize);

    if (!writer.isOpened()) {
        std::cerr << "Error: Could not open video writer." << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    while (true) {
        capture >> frame; // 从视频中读取一帧
        if (frame.empty()) break; // 视频结束

        writer.write(frame); // 将帧写入输出视频
    }

    // 释放 VideoWriter 对象的资源
    writer.release();

    // 释放 VideoCapture 对象的资源
    capture.release();

    return 0;
}


3.关键点

  • 调用时机:应在完成所有视频写入操作后调用 release()。通常在视频处理循环结束后调用。
  • 释放资源:确保 release() 被调用,以防止资源泄漏。尤其是在长时间运行的应用程序或多个视频写入操作的情况下,资源管理尤其重要。
  • 视频文件状态:确保在调用 release() 后,视频文件已正确关闭并完成写入操作。文件可能会被锁定或不完全,若不调用 release()


总结

cv::VideoWriter::release() 是 OpenCV 中用于管理视频文件写入的一个重要函数。它确保视频文件被正确关闭,释放与视频写入相关的所有资源,从而避免资源泄漏和文件损坏。正确使用 release() 函数是确保视频文件完整性和系统资源有效管理的关键步骤。



标签:视频,视频文件,写入,OpenCV,release,cv,VideoWriter
From: https://www.cnblogs.com/keye/p/18365764

相关文章

  • C++(cv::VideoCapture::open())
    在OpenCV中,cv::VideoCapture类用于从视频文件或摄像头捕获视频流。cap.open()是cv::VideoCapture类的一个成员函数,用于打开视频源。以下是关于cap.open()的详细介绍:函数定义cv::VideoCapture::open有两个主要的重载形式:boolopen(intindex)这个重载版本用于打开一......
  • 【全网独家】OpenCV C++ 图像处理实战 :多二维码识别(代码+测试部署)
    介绍在现代社会,二维码无处不在,从支付、物流到用户身份验证,二维码的应用极其广泛。本文将详细介绍如何使用OpenCV在C++环境下实现多二维码识别。我们将涵盖其应用场景、原理解释、算法流程图以及实际代码实现。应用使用场景仓储物流管理:快速扫描多个包裹上的二维码,实现高......
  • OpenCV 高斯模糊
    高斯分布:高斯模糊的原理一:图像产生高斯噪声循环代码实现(耗时)defclamp(pv):#使我们的随机值在0-255之间ifpv>255:return255ifpv<0:return0returnpvimportcv2ascvimportnumpyasnpdefgaussian_noise(image):......
  • OpenCV 模糊操作
    模糊操作三种模糊操作方式均值模糊中值模糊自定义模糊(可以实现上面两种模糊方式)原理:图像处理:基础(模板、卷积运算)图像处理-模板、卷积的整理基于离散卷积定义好每个卷积核不同卷积核得到不同的卷积效果模糊是卷积的一种表象一:均值模糊blurdefblur_demo(imag......
  • OpenCV 图像直方图
    一:直方图的直接使用frommatplotlibimportpyplotaspltdefplot_demo(image):print(image.ravel())plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])#ravel将图像3维转一维数组,便于统计频率#统计为256个bin,显示0-256bin,意思是全部显示,我们可以设置只显示一部分plt.show()......
  • OpenCV 边缘保留滤波EPF
    OpenCV经典的两种实现EPF方法:高斯双边和均值迁移一:双边模糊差异越大,越会完整保留defbi_demo(image):dst=cv.bilateralFilter(image,0,100,15)#第二个参数d是distinct,我们若是输入了d,会根据其去算第3或4个参数,我们最好是使用第3或4个参数反算d,先设为0cv......
  • 一个简单的Rtmp推流客户端(QT录音,OpenCV摄像,FFmpeg编码推流)
            RTMP(Real-TimeMessagingProtocol)是一种实时流媒体传输协议,常用于音视频直播。        RTMP推流客户端是一种能够将音视频数据推送到直播服务器的工具。QT录音是利用Qt库实现的录音功能。OpenCV摄像是利用OpenCV库实现的对摄像头的控制和图像处理功......
  • 【OpenCV教程】对图像的各种常用操作
    @目录1.图片读取2.创建窗口3.图片显示4.图片保存5.视频输入输出5.1filename5.2index5.3fourcc5.4apiPreference(notimportant)5.5演示6.通道分离与合并6.1分离API(一)API(二)6.2合并API(一)API(二)7.图片色彩模式转换7.1API7.2转换类型和转换码8.改变图片的对比度和亮度8.1概述8......
  • Resume: How to Write a Minimalistic CV in LaTeX: Step-by-step Guide
    HowtoWriteaMinimalisticCVinLaTeX:Step-by-stepGuidehttps://latex-tutorial.com/cv-latex-guide/HowtoWriteaMinimalisticCVinLaTeX:Step-by-stepGuideWrittenbyAdmininCVlatexLearnhowtowriteandcustomizeaminimalisticcurriculumvit......
  • OpenCV图像处理——轮廓的面积与弧长计算(C++/Python)
    概述轮廓面积与轮廓周长是图像分析中的两项核心统计特征,它们为理解和量化图像中的形状提供了基础。轮廓面积:这代表了轮廓所界定区域的像素数量,是衡量区域大小的直接指标。面积的计算结果以像素平方为单位,为我们提供了一个量化的尺度来比较不同物体的相对大小。轮廓周长......