为什么视频不写opencv

OpenCV是一个非常流行的计算机视觉库，其可以实现图像和视频处理，包括对象检测、跟踪、识别和分割等等。然而，在某些情况下，我们可能不需要使用OpenCV来处理视频，而是选择其他替代方案。

轻量级处理

如果我们只需要对视频进行一些简单的处理，比如缩放、旋转、裁剪、剪辑等操作，那么使用OpenCV可能会感觉过于笨重。这是因为OpenCV是一个大型的库，包含了很多功能，而我们需要的只是一小部分，这就增加了程序的复杂度和运行时的负担。相对地，我们可以选择一些轻量级的处理库或工具，比如ffmpeg、libav等等，它们提供了一些简单易用的API，适合快速而高效的视频处理。

import ffmpeg

input_file = 'example.mp4'
output_file = 'output.mp4'

(
    ffmpeg
    .input(input_file)
    .filter('scale', 640, -1)
    .filter('transpose', 1)
    .output(output_file)
    .run()
)

兼容性

在某些情况下，我们需要确保我们的程序能够在各种平台上正常运行，包括嵌入式系统、移动设备等等。由于OpenCV是一个大型的库，这意味着我们需要在目标平台上安装它的相关依赖，同时还需要完善的开发环境和工具链的支持。这将增加项目的复杂性和维护成本。而一些轻量级的库或工具，比如ffmpeg、libav等等，则提供了更好的跨平台支持，它们可以很容易地在各种平台上编译和运行。

性能

在某些应用场景下，我们需要对视频进行实时或大规模处理，例如视频流分析、视频监控、机器人视觉和自动驾驶等等。在这种情况下，我们需要高效的算法和数据结构来保证程序的性能和响应速度。由于OpenCV是一个大型的库，它包含了很多不同的算法，因此有时候我们不能保证它们的性能和效率。相对地，我们可以开发一些高效的视频处理程序，使用一些专门设计的数据结构和算法，以获得更好的性能和吞吐量。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('example.mp4')
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # Process the frame ...

cap.release()

结论

综上所述，OpenCV是一个非常优秀的计算机视觉库，它可以处理各种图像和视频，提供了丰富的算法和各种工具。但是，在某些情况下，我们可能不需要使用OpenCV，我们可以选择一些轻量级的处理库或工具，这样可以减轻程序的负担并提高性能。此外，一些轻量级的库或工具，还提供了更好的跨平台支持，使我们的程序能够在各种平台上正常运行。