OpenCV是一个强大而灵活的计算机视觉库，它可以用于处理和分析图像和视频。在许多计算机视觉项目中，必须使用本地摄像头来获取实时视频流。本文将介绍如何使用OpenCV调用本地摄像头并获取实时视频。

首先，确保已安装OpenCV库。可以从OpenCV官方网站上下载适合您操作系统的最新版本。安装完成后，导入cv2模块以使用OpenCV的函数和方法。

接下来，使用cv2.VideoCapture()函数创建一个视频捕获对象。此函数需要一个整数参数，用于指定要使用的摄像头的索引。通常，0表示默认的本地摄像头，但如果有多个摄像头，您可以尝试不同的索引以找到所需的摄像头。

python
import cv2
# 创建视频捕获对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

一旦创建了视频捕获对象，就可以使用.cap.isOpened()方法检查摄像头是否成功打开。如果返回True，则说明摄像头已成功连接，您可以继续读取帧。

python
# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
  print("无法打开摄像头")
  exit()

接下来，可以使用.cap.read()方法从摄像头读取一帧图像。这个方法返回两个参数：第一个是布尔值，用于指示是否成功读取了帧，第二个是实际的图像帧。

python
# 不断循环，读取帧
while True:
  # 读取帧
  ret, frame = cap.read()
  # 如果成功读取帧，进行处理
  if ret:
    # 在窗口中显示图像帧
    cv2.imshow("Video", frame)
    # 按下"q"键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
      break
  else:
    break

在循环中，我们通过调用cv2.imshow()方法在一个名为"Video"的窗口中显示图像帧。还可以使用其他OpenCV的函数对图像进行处理和分析。

在这个循环中，我们还检查了按键"q"是否被按下。如果按下了该键，我们退出循环并停止捕获视频流。

当完成时，记得释放资源，关闭摄像头并销毁所有打开的窗口。

python
# 释放资源，并关闭摄像头
cap.release()
# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

以上是使用OpenCV调用本地摄像头并获取实时视频的简要介绍。通过上述步骤，您可以轻松开始使用本地摄像头进行计算机视觉应用程序开发。

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