


Berikut ialah beberapa tajuk gaya soalan yang sesuai dengan kandungan artikel anda: * OpenCV 2.4 VideoCapture pada Windows: Mengapa cap.grab() Mengembalikan Palsu? * Menyelesaikan masalah OpenCV 2.4 VideoCapture Isu dihidupkan
Menyelesaikan masalah OpenCV 2.4 VideoCapture pada Windows
VideoCapture, komponen penting OpenCV 2.4, membolehkan penangkapan video yang cekap. Walau bagaimanapun, pengguna pada Windows sering menghadapi masalah apabila cuba menangkap video daripada fail.
Pernyataan Masalah
Apabila menggunakan fungsi VideoCapture() OpenCV dengan laluan fail mutlak, kod secara konsisten mengembalikan False untuk cap.grab(), yang menunjukkan tangkapan video tidak berjaya.
Penyelesaian
Untuk menyelesaikan isu ini dan mendayakan tangkapan video yang berjaya pada Windows, pertimbangkan perkara berikut pilihan:
Pilihan 1: Kemas Kini Pembolehubah Persekitaran
- Tambah direktori C:OpenCV3rdpartyffmpeg pada pembolehubah persekitaran Windows PATH.
- Ini akan benarkan OpenCV mencari perpustakaan ffmpeg yang diperlukan untuk penyahkodan video.
Pilihan 2: Salin Fail DLL Secara Manual
- Salin fail opencv_ffmpeg.dll daripada C:OpenCV3rdpartyffmpeg kepada sama ada direktori C:Python27 atau direktori yang disertakan dalam pembolehubah persekitaran PATH.
Menamakan semula Fail opencv_ffmpeg.dll
Dalam kes tertentu, menamakan semula fail opencv_ffmpeg.dll mungkin diperlukan:
- Untuk versi OpenCV X.Y.Z: namakan semula kepada opencv_ffmpegXYZ.dll
- Untuk versi OpenCV 64-bit X.Y.Z: namakan semula kepada opencv_ffmpegXYZ.dll
Perduaan Alternatif
Jika penyelesaian yang dinyatakan di atas gagal menyelesaikan isu tersebut, pertimbangkan untuk menggunakan binari OpenCV pra-bina yang disediakan oleh Christoph Gohlke di http://www. lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv. Perduaan ini termasuk perpustakaan yang diperlukan untuk menangkap video.Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah beberapa tajuk gaya soalan yang sesuai dengan kandungan artikel anda: * OpenCV 2.4 VideoCapture pada Windows: Mengapa cap.grab() Mengembalikan Palsu? * Menyelesaikan masalah OpenCV 2.4 VideoCapture Isu dihidupkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
