【Python入门教程】基于OpenCV视频分解成图片+图片组合成视频(视频抽帧组帧)

本文主要是介绍【Python入门教程】基于OpenCV视频分解成图片+图片组合成视频(视频抽帧组帧),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

        在人工智能爆火的今天,深度学习被广泛应用于各个领域。深度学习的模型训练离不开大量的样本库。我之前分享过【Python爬虫】批量爬取网页的图片&制作数据集,今天跟大家分享一下如何使用OpenCV库对视频进行抽帧,从而增加样本图片的数量。正好也顺便分享一下如何再将图片组合成视频。当然视频的抽帧组帧还可以应用到很多邻域,我这里是用在制作样本的。

1 视频分解图片(拆帧)

1.1 主函数介绍+代码

        cv2.VideoCapture()是OpenCV库中的一个函数,用于读取视频文件或实时视频流。它返回一个视频捕获对象,可以通过这个对象进行视频的读取、操作和释放等操作。

        使用cv2.VideoCapture()可以读取视频文件或实时视频流中的每一帧图像。通过循环读取帧,可以获取视频中的所有帧。

        这里入参中的target_frame是指间隔多少帧保存一张图片,如果输入1,则全部保存。若视频帧率为60(每秒60张图片),你设置target_frame为120,则两秒保存一张图片。

def Frame_video(video_path, out_path, target_frame=1):""":param video_path: 需要拆帧的视频路径:param out_path: 拆帧后图片保存路径:param target_frame: 抽取帧数间隔,默认为1,即1帧保存1张图片:return: None"""print("-------------------------视频抽帧-------------------------")if not os.path.exists(out_path):# 判断文件夹是否存在os.makedirs(out_path)video = cv2.VideoCapture()  # 初始化一个OpenCV的视频读取对象video.open(video_path)count = 0  # 记录当前帧数image_index = 1000001  # 用于保存图片名称frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取帧数print('视频共%s帧,抽取%s帧......' % (frames, int(frames/target_frame)))while True:_, frame = video.read()if frame is None:# print("第%s帧图片无法打开!" % count)breakif count % target_frame == 0:if int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100) in [20, 40, 60, 80]:print("已提取百分之%s,剩余%s帧......" %(int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100),int(frames / target_frame) - image_index + 1000000))save_path = out_path + "%s.png" % image_indexcv2.imwrite(save_path, frame)image_index += 1count += 1video.release()print("视频已全部抽帧完成......")print("-------------------------抽帧完成-------------------------")

1.2 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time : 2023/10/25 14:26
@Auth : RS迷途小书童
@File :Video Frame Images.py
@IDE :PyCharm
@Purpose:视频拆帧成图片
"""
import os
import sys
import cv2def Frame_video(video_path, out_path, target_frame=1):""":param video_path: 需要拆帧的视频路径:param out_path: 拆帧后图片保存路径:param target_frame: 抽取帧数间隔,默认为1,即1帧保存1张图片:return: None"""print("-------------------------视频抽帧-------------------------")if not os.path.exists(out_path):# 判断文件夹是否存在os.makedirs(out_path)video = cv2.VideoCapture()  # 初始化一个OpenCV的视频读取对象video.open(video_path)count = 0  # 记录当前帧数image_index = 1000001  # 用于保存图片名称frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取帧数print('视频共%s帧,抽取%s帧......' % (frames, int(frames/target_frame)))while True:_, frame = video.read()if frame is None:# print("第%s帧图片无法打开!" % count)breakif count % target_frame == 0:if int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100) in [20, 40, 60, 80]:print("已提取百分之%s,剩余%s帧......" %(int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100),int(frames / target_frame) - image_index + 1000000))save_path = out_path + "%s.png" % image_indexcv2.imwrite(save_path, frame)image_index += 1count += 1video.release()print("视频已全部抽帧完成......")print("-------------------------抽帧完成-------------------------")if __name__ == '__main__':print("\n-------------------------基础信息-------------------------")Video_path = r'G:\D.MP4'save_dir = r'B:\YOLO\18/'video1 = cv2.VideoCapture()  # 初始化一个OpenCV的视频读取对象if not video1.open(Video_path):print("无法打开视频,请检查数据!")sys.exit()fps = video1.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获取帧率frame_count = int(video1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取视频的总帧数video1.release()  # 清理缓存duration = frame_count / fps  # 计算视频的时长(秒)print("视频时长为: %ss" % int(duration))print("视频帧率为: %sFPS" % int(fps))print("视频帧数为: %s" % int(frame_count))Frame = int(input("请输入抽取帧数间隔:"))Frame_video(Video_path, save_dir, Frame)

2 图片组合视频(组帧)

2.1 主函数介绍+代码

        cv2.VideoWriter函数用于将录制的视频保存成文件。它需要指定文件路径、编码器、帧率和视频尺寸等参数。

def Image_Frame(images_path, out_path, fps):""":param images_path: 输入需要组帧的图片文件夹路径:param out_path: 输出视频路径:param fps: 视频帧率:return: None"""print("-------------------------图片组帧-------------------------")images_lists = os.listdir(images_path)  # images_lists.sort()image_size = Image.open(os.path.join(images_path, images_lists[0])).sizefourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")video_writer = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, image_size)for image_list in images_lists:image_path = os.path.join(images_path, image_list)frame = cv2.imread(image_path)video_writer.write(frame)print("正在添加:", image_list)video_writer.release()print("-------------------------组帧完成-------------------------")

2.2 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time : 2023/10/25 16:00
@Auth : RS迷途小书童
@File :Images Frame Video.py
@IDE :PyCharm
@Purpose:图片组帧成视频
"""
import os
import cv2
from PIL import Imagedef Image_Frame(images_path, out_path, fps):""":param images_path: 输入需要组帧的图片文件夹路径:param out_path: 输出视频路径:param fps: 视频帧率:return: None"""print("-------------------------图片组帧-------------------------")images_lists = os.listdir(images_path)  # images_lists.sort()image_size = Image.open(os.path.join(images_path, images_lists[0])).sizefourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")video_writer = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, image_size)for image_list in images_lists:image_path = os.path.join(images_path, image_list)frame = cv2.imread(image_path)video_writer.write(frame)print("正在添加:", image_list)video_writer.release()print("-------------------------组帧完成-------------------------")if __name__ == "__main__":Image_path = r'G:\1/'Out_path = r'G:\1.mp4'FPS = int(input("请输入帧率:"))Image_Frame(Image_path, Out_path, FPS)

        本次博文就分享到这,如果大家有RS、GIS、Python方面的问题,欢迎大家留言交流。我们一起学习进步!

这篇关于【Python入门教程】基于OpenCV视频分解成图片+图片组合成视频(视频抽帧组帧)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/317132

相关文章

使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解

《使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解》在处理Excel数据时,删除不需要的行、列或单元格是一项常见且必要的操作,本文将使用Python脚本实现对Excel表格的高效自动化处理,感兴... 目录开发环境准备使用 python 删除 Excphpel 表格中的行删除特定行删除空白行删除含指定

Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解

《Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解》Pythonuuid模块用于生成128位全局唯一标识符,支持UUID1-5版本,适用于分布式系统、数据库主键等场景,需注意隐私、碰撞概率及存储优... 目录简介核心功能1. UUID版本2. UUID属性3. 命名空间使用场景1. 生成唯一标识符2. 数

Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具

《Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具》在数字化办公场景中,邮件自动化是提升工作效率的关键技能,本文将演示如何使用Python的smtplib和email库构建一个支持图文混排,多附件,多... 目录前言一、基础配置:搭建邮件发送框架1.1 邮箱服务准备1.2 核心库导入1.3 基础发送函数二、

Python包管理工具pip的升级指南

《Python包管理工具pip的升级指南》本文全面探讨Python包管理工具pip的升级策略,从基础升级方法到高级技巧,涵盖不同操作系统环境下的最佳实践,我们将深入分析pip的工作原理,介绍多种升级方... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

基于Python实现一个图片拆分工具

《基于Python实现一个图片拆分工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python实现一个图片拆分工具,可以根据需要的行数和列数进行拆分,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 简单介绍先自己选择输入的图片,默认是输出到项目文件夹中,可以自己选择其他的文件夹,选择需要拆分的行数和列数,可以通过

Python中反转字符串的常见方法小结

《Python中反转字符串的常见方法小结》在Python中,字符串对象没有内置的反转方法,然而,在实际开发中,我们经常会遇到需要反转字符串的场景,比如处理回文字符串、文本加密等,因此,掌握如何在Pyt... 目录python中反转字符串的方法技术背景实现步骤1. 使用切片2. 使用 reversed() 函

Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法

《Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法》在Python编程中,我们常常会遇到需要将嵌套列表(即列表中包含列表)转换为一个一维的扁平列表的需求,本文将给大家介绍了多种实现这一目标的方法,需要的朋... 目录python中将嵌套列表扁平化的方法技术背景实现步骤1. 使用嵌套列表推导式2. 使用itert

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法

《Python使用pip工具实现包自动更新的多种方法》本文深入探讨了使用Python的pip工具实现包自动更新的各种方法和技术,我们将从基础概念开始,逐步介绍手动更新方法、自动化脚本编写、结合CI/C... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核