我们将根据我们的选择显示视频文件或网络摄像头的实时处理 FPS。

FPS或每秒帧数或帧速率可以定义为每秒显示的帧数。视频可以假设为图像的集合，或者我们可以说以某种速率显示以产生运动的帧。如果您想识别视频中的物体，那么 15 fps 就足够了，但如果您希望识别在高速公路上以 40 公里/小时的速度行驶的车号，那么您至少需要 30 fps 才能轻松识别。因此，如果我们知道如何在计算机视觉项目中计算 FPS，那就太好了。

计算实时 FPS 的步骤：

第一步是使用 cv2创建视频捕获对象。视频捕获（）.我们可以从网络摄像头或视频文件中读取视频，具体取决于我们的选择 .

现在我们将逐帧处理捕获的素材，直到capture.read（） 为 true（这里捕获表示一个对象，此函数还与帧一起返回布尔值并提供帧是否已成功读取的信息）。

为了计算 FPS，我们将记录处理最后一帧的时间和当前帧处理的结束时间。因此，一帧的处理时间将是 当前时间和前一帧时间之间的时间差 .

Processing time for this frame = Current time – time when previous frame processed

所以目前 fps 将是 ：

FPS = 1/ (Processing time for this frame)

由于 FPS 将始终是整数，我们将 FPS 转换为整数，然后将其类型转换为字符串，因为使用cv2.putText（） 在帧上显示字符串将很容易、更快捷。现在借助cv2.putText（） 方法，我们将在此帧上打印 FPS，然后在cv2.imshow（）function 的帮助下显示此帧。
代码：上述方法的Python代码实现

import numpy as np

import cv2

import time

# creating the videocapture object

# and reading from the input file

# Change it to 0 if reading from webcam

cap = cv2.VideoCapture('vid.mp4')

# used to record the time when we processed last frame

prev_frame_time = 0

# used to record the time at which we processed current frame

new_frame_time = 0

# Reading the video file until finished

while(cap.isOpened()):

# Capture frame-by-frame

ret, frame = cap.read()

# if video finished or no Video Input

if not ret:

break

# Our operations on the frame come here

gray = frame

# resizing the frame size according to our need

gray = cv2.resize(gray, (500, 300))

# font which we will be using to display FPS

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# time when we finish processing for this frame

new_frame_time = time.time()

# Calculating the fps

# fps will be number of frame processed in given time frame

# since their will be most of time error of 0.001 second

# we will be subtracting it to get more accurate result

fps = 1/(new_frame_time-prev_frame_time)

prev_frame_time = new_frame_time

# converting the fps into integer

fps = int(fps)

# converting the fps to string so that we can display it on frame

# by using putText function

fps = str(fps)

# putting the FPS count on the frame

cv2.putText(gray, fps, (7, 70), font, 3, (100, 255, 0), 3, cv2.LINE_AA)

# displaying the frame with fps

cv2.imshow('frame', gray)

# press 'Q' if you want to exit

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):