用Python处理视频

环境要求：安装OpenCV

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练习 1. 从本地读取一段视频，并获取帧数，帧率以及时长 

import cv2
cap=cv2.VideoCapture('.\light.mp4')
nbFrames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
wait = int(1/fps * 1000/1) 
duration = (nbFrames * fps) / 1000 
print('Num. Frames = ',nbFrames)
print('Frame Rate = ', fps, 'fps')
print('Duration = ', duration, 'sec') 

 

练习 2. 从摄像头读取视频并保存其中某一帧 

首先检查摄像头权限是否打开

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    #从摄像头读取图片
    ret, frame = cap.read()

    #转为灰度图片
    #gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #显示摄像头，背景是灰度。
    cv2.imshow('frame',frame)
    k = cv2.waitKey(10)
    #通过esc键退出摄像
    if k == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    #通过s键保存图片，并退出。
    elif k==ord("s"):
        cv2.imwrite("C:/Users/Huawei/Desktop/EXP41/result.jpg",frame)
        cv2.destroyAllWindows()
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()#释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()#删除全部窗口

 

练习 3. 在 opencv 窗口实时显示高斯模糊后的（彩色）图像 
在练习 2 的例子中加入 blur = cv2.GaussianBlur(frame,(0,0),5) 

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    #从摄像头读取图片
    ret, frame = cap.read()

    #转为灰度图片
    #gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #显示摄像头，背景是灰度。
    blur = cv2.GaussianBlur(frame,(0,0),5)
    cv2.imshow('frame',blur)
    k = cv2.waitKey(10)
    #通过esc键退出摄像
    if k == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    #通过s键保存图片，并退出。
    elif k==ord("s"):
        cv2.imwrite("C:/Users/Huawei/Desktop/EXP41/result.jpg",frame)
        cv2.destroyAllWindows()
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()#释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()#删除全部窗口

 

练习 4. 将视频读取到 NumPy 数组中

使用 OpenCV 可以从一个文件读取视频帧，并将其转换成 NumPy 数组。 

import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture("light.mp4")
wid = int(cap.get(3))
hei = int(cap.get(4))
framerate = int(cap.get(5))
framenum = int(cap.get(7)) 
video = np.zeros((framenum,hei,wid,3),dtype='float16') 
cnt = 0
while(cap.isOpened()):
    a,b=cap.read()
    cv2.imshow('%d'%cnt, b)
    cv2.waitKey(20)
    b = b.astype('float16')/255
    video[cnt]=b
    #print(cnt)
    cnt+=1

电脑内存仅4GB，内存不足：