【opencv系列03】OpenCV4.X视频获取与显示
一、 视频获取与显示
VideoCapture
类实现视频获取,可以从摄像头或者文件进行视频读取。首先,创建一个VideoCapture对象,参数可以是设备索引(摄像头索引)或视频文件的名称。如果是设备索引,当只连接一台摄像机时,可以是0或-1;也可以通过传递1来选择第二个摄像头。然后,便可以通过该对象一帧一帧的获取视频图像帧。最后,释放VideoCapture对象。
显示视频图像帧,涉及到的opencv函数包括:
创建对象:cap = cv2.VideoCapture(0)
打开视频进行初始化:cap.open()
判断是否初始化成功:cap.isOpened()
读取视频帧:cap.read()
返回是否有图像帧以及图像帧数据。
获取视频的属性:cap.get(propld)
propId从0-18,每个数字代表一个视频属性 。
设置视频属性值:cap.set(propId, value)
上述部分属性值可通过该函数设置,value表示更新值。
视频对象资源释放:cap.release()
从摄像头获取视频,并将其转换为灰度视频进行显示。
import cv2
import numpy as np
# 从摄像头ID获取视频,从文件获取改为视频文件路径
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print("Cannot open camera")
exit()
while(True):
# 一帧帧读取视频z
ret, frame = cap.read()
# 都每一帧进行处理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示处理后图片
cv2.imshow('frame', gray)
#若检测到按键 ‘q’,退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# When everything done, release the capture
cap.release()#释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()#删除全部窗口
二、 视频保存
VideoWriter
类实现视频保存,首先,创建一个VideoWriter对象并指定输出文件名(例如:output.avi)。然后指定FourCC代码、帧率(FPS)、帧的高宽以及isColor标志,如果是True,则编码器需要彩色帧,否则它适用于灰度帧。
FourCC
用四个字符来表示压缩帧编码,可以在fourcc.org中找到可用代码列表。它取决于平台.
- 在Fedora中:DIVX,XVID,MJPG,X264,WMV1,WMV2.(XVID更为可取.MJPG会产生高大小的视频.X264可以提供非常小的视频)
- 在Windows中:DIVX(更多要测试和添加)
- 在OSX中:MJPG(.mp4),DIVX(.avi),X264(.mkv)
FourCC代码通过cv2.VideoWriter_fourcc()传递,比如:
对于MJPG,FourCC代码作为cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G')或cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')传递。
从文件获取视频,在垂直方向上翻转每一帧并保存它。
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('input.avi')
# 创建VideoWriter对象,并设置fourcc
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
break
frame = cv2.flip(frame, 0)
# 处理后的帧写入对象
out.write(frame)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放所有对象和资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
三、 应用
预处理视频:从视频文件每隔5帧截取图像帧,水平镜像翻转后保存到文件夹。
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('input.avi')
num = 0
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if ret:
if num % 5 == 0:
frame = cv2.flip(frame, 1)
cv2.imwrite('frame_%d.jpg' % num, frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
num += 1
# 释放所有对象和资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()