OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习的开源库。它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频数据。在许多实时应用中，对于视频处理的速度要求非常高，因此了解实时显示视频帧数的方法是很有用的。

要实时显示视频帧数，我们可以使用OpenCV提供的一些函数和方法。首先，我们需要读取视频文件或从摄像头中获取视频流。我们可以使用cv.VideoCapture()函数来实现这一点。

import cv2 as cv
# 打开视频文件或摄像头
cap = cv.VideoCapture("test.mp4") # 或者使用0表示打开摄像头
while True:
  ret, frame = cap.read()
  
  # 如果无法读取视频帧，则退出循环
  if not ret:
    break
  
  # 在帧上绘制fps信息
  fps = cap.get(cv.CAP_PROP_FPS)
  cv.putText(frame, "FPS: {:.2f}".format(fps), (10, 30), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
  
  # 显示帧
  cv.imshow("Video", frame)
  
  # 按下q键退出循环
  if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
# 释放资源
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先打开视频文件或摄像头。然后，我们通过不断读取帧的方式，实现了实时显示视频的功能。

为了计算帧率，我们可以使用cap.get()函数来获取视频流的帧率属性，并将其在帧上绘制出来。在本例中，我们使用了cv.putText()函数将帧率信息绘制在左上角。

最后，我们使用cv.imshow()函数来显示帧，以及cv.waitKey()函数等待用户按下q键来退出循环。最后，我们需要释放资源，包括关闭视频文件或释放摄像机等。

通过以上步骤，我们可以轻松地实现实时显示视频帧数的功能。这对于许多实时应用场景来说是非常重要的。无论是视频监控、交通管理还是虚拟现实，都需要实时处理视频数据。具备了实时显示视频帧数的能力，我们可以更好地了解视频处理的速度，并做出相应的优化和改进。因此，掌握OpenCV实时显示视频帧数的方法是很有价值的。

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