编程视频检测可以通过以下几种方法实现：
使用Sobel算子检测视频清晰度
读取两帧图像，一张清晰，一张不清晰。
通过比较得出图像是否突然变模糊。
在此基础上进行二次开发，可以在主机上接上摄像头，直接判断视频是否清晰或者模糊。
基于OpenCV和深度学习的目标检测
读取视频流或本地视频文件。
载入预训练模型，执行推理，找出所有目标及其位置。
最后绘制检测结果。
检测视频中的重复帧
计算每一帧的哈希值，并比较是否出现过相同的帧。
将重复的帧保存下来，用于分析视频内容。
使用OpenCV进行实时视频流的目标检测
接入实时视频流，并将目标检测应用到每一帧里。
需要使用VideoStream类和深度神经网络模块。
使用OpenCV进行圆识别
通过HoughCircles函数检测灰度图像中的圆。
需要设定检测圆的最大最小半径，以提高检测效率。
这些方法涵盖了从简单的图像处理到复杂的深度学习目标检测的不同层面，可以根据具体需求选择合适的方法进行视频检测。