Python是一種流行的編程語言，廣泛應用于計算機科學和數據科學領域。Python有很多強大的庫可以幫助我們處理和分析數據，但是在圖像和視頻處理方面，Python的庫也是非常出色的。在Python中，處理實時視頻流的一個重要指標是幀速率（FPS）。

FPS是指視頻中每秒傳輸的幀數。如果幀數越高，視頻就越流暢，如果不夠高，就會出現卡頓現象，視頻效果不好。Python可以通過攝像頭來捕獲實時視頻流，并計算幀速率。下面是一個Python程序，演示了如何使用OpenCV庫讀取攝像頭幀速率：

import cv2
import time
cap = cv2.VideoCapture(0)
#獲取攝像頭的分辨率
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
prev_time = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
current_time = time.time()
if ret:
# 顯示視頻
cv2.imshow('frame', frame)
# 計算幀速率
fps = 1 / (current_time - prev_time)
prev_time = current_time
print("FPS:",fps)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 釋放攝像頭
cap.release()
# 關閉所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在這個程序中，我們首先創建一個VideoCapture對象，該對象連接到計算機的默認攝像頭，然后通過get()方法獲取攝像頭的實際分辨率。接下來，我們通過一個循環來捕獲攝像頭圖像并計算幀速率，我們使用當前時間減去前一幀獲取幀速率，然后將當前時間設置為前一幀時間，最后將計算出的幀速率打印出來。

當我們運行以上代碼時，可以看到攝像頭的圖像始終在屏幕上顯示，并且攝像頭的幀速率會不斷更新。

總結一下，Python具有強大的圖像和視頻處理功能，使用OpenCV庫可以輕松計算攝像頭幀速率，在實際應用中，可以幫助我們調整視頻分辨率或幀率，以獲得最佳的視頻流暢度。