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上一讲介绍了 opencv 的读取图片的方法,这一讲简单聊聊 opencv 读取和保存视频。

视频的来源主要有2种,一种是本地视频文件,另一种是实时视频流,比如手机和电脑的摄像头。

要读取这两种视频的方法都是一样的,只是传的参数不同而已。

读取摄像头的内容并显示出来需要几步

  1. 获取摄像头内容
  2. 逐帧渲染
import cv2
cap = cv2.videocapture(0)
while cap.isopened():
    # 获取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("找不到摄像头")
        break  # 如果读取失败(如视频结束),退出循环
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitkey(1) == ord('q'):
        break
# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyallwindows()

解读一下上面的代码。

  • 通过 cv2.videocapture(0) 读取视频,传入参数 0 表示打开默认摄像头。对于有多个摄像头的设备,可以使用 1、2 等参数指定其他摄像头。
  • 使用 cap.isopened() 检查摄像头是否成功打开。如果失败,程序将退出。
  • cap.read() 可以读取视频里的1帧,ret 表示读取是否成功,frame 包含图像数据。
  • 1帧只有1个画面,所以通过 while 循环不断读取视频流的内容。
  • cv2.waitkey(1) 设置为 1 毫秒的延时,这样可以实现几乎实时的显示效果。
  • 最后通过 cv2.waitkey(1) == ord('q') 判断用户有没有按下“q”键,如果按下了就退出循环,然后关闭所有窗口释放资源。

读取本地视频文件的操作流程和读取摄像头视频流差不多,最主要的区别是 cv2.waitkey() 里需要传入的数值。

import cv2
input_video_path = "./01.mov"  # 输入视频路径
cap = cv2.videocapture(input_video_path)
while cap.isopened():
    # 获取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("找不到视频")
        break  # 如果读取失败(如视频结束),退出循环
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitkey(30) == ord('q'):
        break
# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyallwindows()
  • input_video_path 存放本地视频的文件地址,需要包含文件类型的后缀名。
  • 把视频地址丢进 cv2.videocapture() 里就可以读取到这个视频了。
  • while 里的操作和前面读取摄像头视频流一样,唯一区别是 cv2.waitkey(30) ,这里我传入了30,这表示每一帧的显示时间是30毫秒,这样视频播放速度就比较正常。

不管是将摄像头的视频保存到本地,还是在本地视频增加一点滤镜再保存到本地,操作都是一样的。

主要有以下几步操作:

  1. 获取视频源
  2. 设置要输出的视频路径、参数(宽、高、帧率)
  3. 逐帧保存视频

举个例子,我要将一个彩色的视频转成黑白视频再保存到本地。

import cv2
# 指定本地视频路径和输出路径
input_video_path = "01.mov"       # 输入视频路径
output_video_path = "01_gray.mp4"  # 输出灰度视频路径
# 打开输入视频文件
cap = cv2.videocapture(input_video_path)
# 检查视频是否成功打开
if not cap.isopened():
    print("error: could not open video.")
    exit()
# 获取原视频的宽度、高度和帧率
frame_width = int(cap.get(cv2.cap_prop_frame_width))
frame_height = int(cap.get(cv2.cap_prop_frame_height))
fps = int(cap.get(cv2.cap_prop_fps))
# 创建 videowriter 对象,用于保存灰度视频
fourcc = cv2.videowriter_fourcc(*'mp4v')  # 视频编码格式
out = cv2.videowriter(output_video_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height), iscolor=false)
# 逐帧读取视频、转换为灰度并保存
while cap.isopened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 将帧转换为灰度图像
    gray_frame = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2gray)
    # 保存灰度帧到输出视频
    out.write(gray_frame)
    # 显示灰度帧(可选)
    cv2.imshow("gray video", gray_frame)
    # 设置退出条件:按下 'q' 键退出
    if cv2.waitkey(1) & 0xff == ord('q'):
        break
# 释放视频资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyallwindows()

说明一下上面的代码。

  • 读取视频:cv2.videocapture(input_video_path) 用于读取视频文件。
  • 获取视频属性:如帧宽度、高度和帧率等,用于配置输出视频。
  • 创建输出视频:cv2.videowriter(filename, fourcc, fps, framesize, iscolor) 用于创建保存视频的对象。
    • cv2.videowriteroutput_video_path 参数用来指定保存视频文件的路径。
    • fourcc 表示视频编码格式的四字符代码,常用的格式有:
      • cv2.videowriter_fourcc(*'xvid'): 常用于 .avi 格式的视频,跨平台兼容性较好。
      • cv2.videowriter_fourcc(*'mjpg'): 使用 motion jpeg 编码,也可以用于 .avi 格式。
      • cv2.videowriter_fourcc(*'mp4v'): 常用于 .mp4 格式的视频。
      • cv2.videowriter_fourcc(*'divx'): 支持 .avi 格式。
    • fps 表示视频的帧率,即每秒帧数(frames per second)。帧率决定视频的播放速度和流畅度。常用的帧率数值有24、30、60。在上面的例子中使用的是原视频的帧率。
    • framesize 用于设置输出视频帧的宽度和高度,单位是像素。
    • iscolor 指示视频是否是彩色。默认是 true 表示才是。
  • 循环读取和保存帧:每一帧读取后可以对帧进行处理,然后写入到输出视频中。
  • 释放资源:处理完成后释放资源,确保文件保存正确。

以上就是本文的全部内容。加上上一篇介绍如何读取和保存图片,学习 opencv 需要的“材料”已经准备好了。接下来几讲都是介绍 opencv 的基础用法,也就是学习“如何加工这些材料”。基础扎实后再讲解几个实战案例。

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