Opencv视频函数作用 图像读取与保存 cv2.imread() #读入图像 cv2.imshow() 显示图像 cv2.imwrite() 保存一个图像
视频读取与保存 cap=cv2.VideoCapture() #链接摄像头 cap.isOpened() #是否初始化摄像头成功 cap.read() #是否能够读到摄像头的图像 cap.get(propId) 来获得视频的一些参数信息。这里propId 可以是 0 到 18 之间的任何整数。每一个数代表视频的一个属性，我可以使用 cap.get(3) 和 cap.get(4) 来查看每一帧的宽和高。默认情况下得到的值是 640X480。但是我可以使用 ret=cap.set(3,320)和 ret=cap.set(4,240) 来把宽和高改成 320X240。 cv2.VideoWrite() #保存摄像头数据 • filename：需要生成的视频的名字 • fourcc：用于压缩框架的解码器的4位编码 • fps：每秒的视频帧数(framrate persecond) • frameSize：视频画面的尺寸（这里需要与用于合成视频的图片尺寸一致） • isColor：如果该位值为Ture，解码器会进行颜色框架的解码，否则会使用灰度进行颜色架构（该功能仅支持在Windows系统中使用） VideoWriter()的返回的是一个VideoWrtier类型的对象。可以继承的函数有： 将视频转化为视频帧 OpenCV 本身是有 C/C++ 编写的，如果要在其他语言中使用，我们可以通过对其动态链接库文件进行包装即可，幸运的是， Python 下有很多个这样的包装，本文中使用的是 Cvtypes 。 事实上，在 Python 中很多的包都是来自第三方的，比如 PIL(Python Image Library) 即为 C 语言实现的一个图形处理包，被包装到了 Python 中，这些包装可以让你像使用 Python 的内建函数一样的使用这些 API 。 使用python编程：用opencv按一定间隔截取视频帧，并保存为图片。 import cv2
vc = cv2.VideoCapture(‘Test.avi’) #读入视频文件 c=1
if vc.isOpened(): #判断是否正常打开 rval , frame = vc.read() else: rval = False
timeF = 1000 #视频帧计数间隔频率
while rval: #循环读取视频帧 rval, frame = vc.read() if(c%timeF == 0): #每隔timeF帧进行存储操作 cv2.imwrite(‘image/’+str© + ‘.jpg’,frame) #存储为图像 c = c + 1 cv2.waitKey(1) vc.release() 截取视频段 在原视频中截取某一段的视频并保存，有了OpenCV工具之后，就不需要用到什么视频软件了） import cv2 print(cv2.version) videoCapture = cv2.VideoCapture(‘IMG_2789.MOV’)
fps = 120 #保存视频的帧率 size = (1920,1080) #保存视频的大小
videoWriter =cv2.VideoWriter(‘video4.avi’,cv2.VideoWriter_fourcc(‘X’,‘V’,‘I’,‘D’),fps,size) i = 0
while True: success,frame = videoCapture.read() if success: i += 1 print('i = ',i) if(i>=3930 and i <= 5250): videoWriter.write(frame) else: print(‘end’) break 将场长视频截取为短视频
import cv2 import os
cap = cv2.VideoCapture(‘myvideo.avi’) if not cap.isOpened(): print(‘video is not opened’) else: # 每秒25帧 num = 0 # 取5秒 needTime = 125 # 每20秒 timeSpace = 500 # 获取视频帧率 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # AVI格式编码输出XVID videoWriter = cv2.VideoWriter(‘result//resultVideo_2.avi’,cv2.VideoWriter_fourcc(‘X’,‘V’,‘I’,‘D’),fps,frameSize=(320,288)) while(1): success,frame = cap.read() if (num%timeSpace <= needTime): videoWriter.write(frame) print(‘write’+ str(num)) num = num + 1 if not success: print(‘finished’) break if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord(‘q’): break cap.release() 将图片转化为视频 import os import cv2 import numpy as np
path = ‘需要调用的图片路径 例如：C:/picture/’ filelist = os.listdir(path)
fps = 24 #视频每秒24帧 size = (640, 480) #需要转为视频的图片的尺寸 #可以使用cv2.resize()进行修改
video = cv2.VideoWriter(“VideoTest1.avi”, cv2.VideoWriter_fourcc(‘I’, ‘4’, ‘2’, ‘0’), fps, size) #视频保存在当前目录下
for item in filelist: if item.endswith(’.png’): #找到路径中所有后缀名为.png的文件，可以更换为.jpg或其它 item = path + item img = cv2.imread(item) video.write(img)
video.release() cv2.destroyAllWindows()
视频处理 在之前介绍了OpenCV图像的输入输出以及相关操作，其实视频处理也是同样的方法。 把视频看成是一帧帧静态影像，那么之前所有的图像处理的操作便能移植到视频上来了。 首先介绍OpenCV中视频的输入及输出操作。 视频输入 视频输入有两种模式，一种是读取现有的视频文件，另一种是通过摄像头实时获取视频。 在OpenCV中，这两种模式用一个VideoCapture类就可以全部搞定，唯一的区别是构造函数的参数不同。 摄像头捕获视频 要获取视频，需要调用VideoCapture类，其构造参数是设备的索引号，也即指定需要用哪个 摄像头捕获视频。这点类似于Android编程获取相机号来指定是前置相机还是后置相机。一般 笔记本都有内置摄像头，所以参数可以设置成0。当然如果有多个摄像头可以通过设置成1或其它 来选择别的摄像头。。
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while 1: # 返回两个值，ret表示读取是否成功，frame为读取的帧内容 ret, frame = cap.read() # 判断传入的帧是否为空，为空则退出 if frame is None: break else: # 调用OpenCV图像显示函数显示每一帧 cv2.imshow(“video”, frame) # 用于进行退出条件的判断，这里与0xFF进行了与运算，取输入的低八位 k = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 27是ESC键，表示如果按ESC键则退出 if k == 27: break
cap.release()
