在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV库在Python中实现实时视频流的捕获与显示。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了各种各样的图像和视频处理功能。通过利用OpenCV，我们可以轻松地捕获来自摄像头或视频文件的实时视频流，并进行实时处理和显示。

详细步骤

首先，我们需要导入OpenCV库。在Python中，我们可以使用import cv2来导入OpenCV库。

import cv2

接下来，我们需要创建一个VideoCapture对象来捕获视频流。在本例中，我们使用cv2.VideoCapture(0)来捕获来自默认摄像头的视频流。0代表默认摄像头，如果你有多个摄像头，可以通过更改这个参数来选择不同的摄像头。

cap = cv2.VideoCapture(0)

然后，我们进入一个while循环，只要摄像头被打开，这个循环就会一直运行。在循环中，我们使用cap.read()方法来读取一帧视频。这个方法返回两个值：retval和一个frame。retval是一个布尔值，表示是否成功读取了帧。frame是读取到的视频帧，它是一个图像数组。

接下来，我们使用cv2.imshow('Live', frame)来显示捕获到的视频帧。cv2.imshow()函数用于显示图像，第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像数组。

最后，我们使用cv2.waitKey(5)来等待按键事件。这个函数等待按键事件发生，参数5表示等待的时间（毫秒）。如果在这段时间内没有按键事件发生，函数返回-1，否则返回按键的ASCII码。在这个例子中，如果用户按下了任何键，循环就会中断，从而结束视频捕获。

while(cap.isOpened()):
    retval, frame = cap.read()
    cv2.imshow('Live', frame)
    if cv2.waitKey(5) >= 0:
        break

全部代码：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
    retval, frame = cap.read()
    cv2.imshow('Live', frame)
    if cv2.waitKey(5) >= 0:
        break

总之，通过使用OpenCV库，我们可以轻松地实现实时视频流的捕获与显示。这个功能在计算机视觉和图像处理领域非常有用，可以用于各种实际应用，如人脸识别、物体跟踪、运动检测等。