初始化一个视频写入对象，目的是将图像帧序列保存为视频文件。使用了OpenCV库中的cv2.VideoWriter类来创建这个对象，并且设置了视频的编码格式、帧率以及分辨率。
导入库
import cv2
import datetimecv2是 OpenCV 库的 Python 接口，提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。datetime库用于处理日期和时间。
设置视频参数
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
fps = 30.0
frame_width, frame_height = 640, 480fourcc: 定义了视频编解码器（Four Character Code）。这里使用的是*'mp4v'，表示使用 MPEG-4 编码。VideoWriter_fourcc函数接受四个字符作为参数，所以用*来解包字符串'mp4v'。fps: 每秒帧数（Frames Per Second），决定了视频播放的速度。这里的值是 30.0，意味着每秒钟有 30 帧图像。frame_width,frame_height: 视频帧的宽度和高度，以像素为单位。这里设定的是 640x480 分辨率。
创建输出文件名
output_file = 'video/' + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + '.mp4'- 使用
datetime.datetime.now()获取当前的时间。 strftime("%Y%m%d%H%M%S")格式化时间为年月日小时分钟秒的形式，确保每个输出文件都有唯一的文件名，避免覆盖旧文件。- 文件路径为
'video/'目录下，带有时间戳的.mp4文件。
初始化 VideoWriter 对象
self.out_record = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))self.out_record: 这是一个VideoWriter类的对象，用来写入视频帧到文件中。如果这段代码位于类的方法内部，那么self表示当前实例。- 参数：
output_file: 输出视频文件的路径和名称。fourcc: 视频编码器。fps: 视频帧率。(frame_width, frame_height): 每个视频帧的尺寸。
准备好了一个可以开始录制视频的环境，接下来可以通过调用 self.out_record.write(frame) 方法向视频文件中添加帧，其中 frame 是一帧图像数据。当不再需要录制时，应该调用 self.out_record.release() 来关闭视频写入对象并完成文件写入。
完整代码：
python
import cv2
import datetime
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
fps = 30.0
frame_width, frame_height = 640, 480
output_file = 'video/' + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + '.mp4'
self.out_record = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))定义一个名为 updateFrames 的方法。此方法用于持续更新视频帧，并处理视频录制以及将视频帧显示在图形用户界面（GUI）中。
方法 updateFrames
循环结构
while not self.appExit:- 通过一个无限循环来不断检查是否应该退出应用程序 (
appExit)。如果appExit变量为真，则停止循环。
控制帧速率
time.sleep(1 / 30)- 使用
time.sleep函数来控制每秒读取和处理的帧数为大约 30 帧（FPS）。这有助于保持视频播放的平滑性。
视频捕获与处理
if self.cap is not None and self.cap.isOpened():
_, frame = self.cap.read()
if not _:
self.cap = None- 检查视频捕获对象
self.cap是否有效并且打开。 - 尝试读取一帧图像。如果读取失败（即返回的第一个值
_为False），则将self.cap设置为None，表示没有有效的视频源。
调整帧大小
frame = cv2.resize(frame, video_size)
self.frame = frame.copy()- 使用 OpenCV 的
resize函数调整帧的尺寸到预设的video_size。 - 创建当前帧的一个副本并保存到
self.frame中。
录制视频
if self.startRecordFlag:
self.out_record.write(frame)
cv2.putText(frame, MesConst.VIDEO_RECORDING, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2)- 如果
startRecordFlag标志为真，则将当前帧写入到self.out_record对象中进行录制。 - 同时，在帧上添加文本以表明正在录制，使用
cv2.putText函数绘制绿色文字"VIDEO_RECORDING"在帧的左上角。
处理无视频输入的情况
else:
frame = np.zeros((video_size[1], video_size[0], 3), np.uint8)
self.startRecordFlag = False- 如果没有有效的视频输入，创建一个全黑的图像作为帧。
- 确保录制标志
startRecordFlag为假，防止尝试录制无效帧。
图像转换与显示
h, w, ch = frame.shape
bytesPerLine = ch * w
convertToQtFormat = QImage(frame.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
pixmap = QPixmap.fromImage(convertToQtFormat)
self.lblVideo.setPixmap(pixmap.scaled(w, h, Qt.KeepAspectRatio))- 获取帧的高度、宽度和通道数。
- 计算每一行的字节数
bytesPerLine。 - 将 OpenCV 的 BGR 格式的图像数据转换为 Qt 的
QImage格式，并交换红色和蓝色通道以适应 RGB 显示。 - 创建一个
QPixmap对象，然后将其设置为 GUI 中的lblVideo标签的图标，同时保持宽高比缩放。
异常处理
except:
pass- 使用一个空的
except子句来捕获所有异常，但不做任何处理。这种做法通常不推荐，因为它会掩盖潜在的问题。更好的做法是指定具体的异常类型或至少记录异常信息以便调试。
完整代码：
python
def updateFrames(self):
while not self.appExit:
time.sleep(1 / 30)
try:
if self.cap is not None and self.cap.isOpened():
_, frame = self.cap.read()
if not _:
self.cap = None
frame = cv2.resize(frame, video_size)
self.frame = frame.copy()
if self.startRecordFlag:
self.out_record.write(frame)
cv2.putText(frame, MesConst.VIDEO_RECORDING, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2,(0, 255, 0), 2)
else:
frame = np.zeros((video_size[1], video_size[0], 3), np.uint8)
self.startRecordFlag = False
h, w, ch = frame.shape
bytesPerLine = ch * w
convertToQtFormat = QImage(frame.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
pixmap = QPixmap.fromImage(convertToQtFormat)
self.lblVideo.setPixmap(pixmap.scaled(w, h, Qt.KeepAspectRatio))
except:
pass