关于opencv
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。 我们就通过 OpenCV 提供的一些方法来构造出这个人脸检测 （ face detection ） 程序来。
opencv的python包装
OpenCV 本身是有 C/C++ 编写的，如果要在其他语言中使用，我们可以通过对其动态链接库文件进行包装即可，幸运的是， Python 下有很多个这样的包装，本文中使用的是 Cvtypes 。
事实上，在 Python 中很多的包都是来自第三方的，比如 PIL(Python Image Library) 即为 C 语言实现的一个图形处理包，被包装到了 Python 中，这些包装可以让你像使用 Python 的内建函数一样的使用这些 API 。
这个例子使用python编程：用opencv按一定间隔截取视频帧，并保存为图片。
import cv2
vc = cv2.VideoCapture('Test.avi') #读入视频文件
c=1
if vc.isOpened(): #判断是否正常打开
rval , frame = vc.read()
else:
rval = False
timeF = 1000 #视频帧计数间隔频率
while rval: #循环读取视频帧
rval, frame = vc.read()
if(c%timeF == 0): #每隔timeF帧进行存储操作
cv2.imwrite('image/'+str(c) + '.jpg',frame) #存储为图像
c = c + 1
cv2.waitKey(1)
vc.release()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。