5 视频操作

 

 视频操作

 一  视频操作

1 读取视频

import numpy as np
import cv2 as cv
# 1.获取视频对象
cap = cv.VideoCapture('DOG.wmv')
# 2.判断是否读取成功
while(cap.isOpened()):
    # 3.获取每一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    # 4. 获取成功显示图像
    if ret == True:
        cv.imshow('frame',frame)
    # 5.每一帧间隔为25ms
    if cv.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break
# 6.释放视频对象
cap.release()
cv.destoryAllwindows()

 

2 保存视频

import cv2 as cv
import numpy as np

# 1. 读取视频
cap = cv.VideoCapture("DOG.wmv")

# 2. 获取图像的属性（宽和高，）,并将其转换为整数
frame_width = int(cap.get(3))
frame_height = int(cap.get(4))

# 3. 创建保存视频的对象，设置编码格式，帧率，图像的宽高等
out = cv.VideoWriter('outpy.avi',cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'), 10, (frame_width,frame_height))
while(True):
    # 4.获取视频中的每一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True: 
        # 5.将每一帧图像写入到输出文件中
        out.write(frame)
    else:
        break 

# 6.释放资源
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

 

总结

1. 读取视频：

   • 读取视频：cap = cv.VideoCapture()

   • 判断读取成功：cap.isOpened()

   • 读取每一帧图像：ret,frame = cap.read()

   • 获取属性：cap.get(proid)

   • 设置属性：cap.set(proid,value)
   • 资源释放：cap.release()

2. 保存视频

   • 保存视频： out = cv.VideoWrite()
   • 视频写入：out.write()
   • 资源释放：out.release()

 

二 视频追踪

1 Meannshift

实现Meanshift的主要流程是：

1. 读取视频文件：cv.videoCapture()
2. 感兴趣区域设置：获取第一帧图像，并设置目标区域，即感兴趣区域
3. 计算直方图：计算感兴趣区域的HSV直方图，并进行归一化
4. 目标追踪：设置窗口搜索停止条件，直方图反向投影，进行目标追踪，并在目标位置绘制矩形框。

import numpy as np
import cv2 as cv
# 1.获取图像
cap = cv.VideoCapture('DOG.wmv')

# 2.获取第一帧图像，并指定目标位置
ret,frame = cap.read()
# 2.1 目标位置（行，高，列，宽）
r,h,c,w = 197,141,0,208  
track_window = (c,r,w,h)
# 2.2 指定目标的感兴趣区域
roi = frame[r:r+h, c:c+w]

# 3. 计算直方图
# 3.1 转换色彩空间（HSV）
hsv_roi =  cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 3.2 去除低亮度的值
# mask = cv.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
# 3.3 计算直方图
roi_hist = cv.calcHist([hsv_roi],[0],None,[180],[0,180])
# 3.4 归一化
cv.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv.NORM_MINMAX)

# 4. 目标追踪
# 4.1 设置窗口搜索终止条件：最大迭代次数，窗口中心漂移最小值
term_crit = ( cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )

while(True):
    # 4.2 获取每一帧图像
    ret ,frame = cap.read()
    if ret == True:
        # 4.3 计算直方图的反向投影
        hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)

        # 4.4 进行meanshift追踪
        ret, track_window = cv.meanShift(dst, track_window, term_crit)

        # 4.5 将追踪的位置绘制在视频上，并进行显示
        x,y,w,h = track_window
        img2 = cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255,2)
        cv.imshow('frame',img2)

        if cv.waitKey(60) & 0xFF == ord('q'):
            break        
    else:
        break
# 5. 资源释放        
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

 

 

2 Camshift

Camshift在OpenCV中实现时，只需将上述的meanshift函数改为Camshift函数即可：

将Camshift中的：

 # 4.4 进行meanshift追踪
        ret, track_window = cv.meanShift(dst, track_window, term_crit)

        # 4.5 将追踪的位置绘制在视频上，并进行显示
        x,y,w,h = track_window
        img2 = cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255,2)

改为：

  #进行camshift追踪
    ret, track_window = cv.CamShift(dst, track_window, term_crit)

        # 绘制追踪结果
        pts = cv.boxPoints(ret)
        pts = np.int0(pts)
        img2 = cv.polylines(frame,[pts],True, 255,2)

 

总结

1. meanshift

   原理：一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。

   API：cv.meanshift()

   优缺点：简单，迭代次数少，但无法解决目标的遮挡问题并且不能适应运动目标的的形状和大小变化

2. camshift

   原理：对meanshift算法的改进，首先应用meanshift，一旦meanshift收敛，它就会更新窗口的大小，还计算最佳拟合椭圆的方向，从而根据目标的位置和大小更新搜索窗口。

   API：cv.camshift()

   优缺点：可适应运动目标的大小形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景色和目标颜色接近时，容易使目标的区域变大，最终有可能导致目标跟踪丢失