视频处理

视频分解图片

在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大, 通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可!

接下来,我们就来学习如何从视频中获取信息

ubuntu下摄像头终端可以安装: sudo apt-get install cheese 然后输入cheese即可打开摄像头

实现步骤:

  1. 加载视频
  2. 获取视频信息
  3. 解析视频
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import cv2 as cv

video = cv.VideoCapture("img/twotiger.avi")
# 判断视频是否打开成功
isOpened = video.isOpened()
print("视频是否打开成功：",isOpened)
# 获取图片的信息:帧率
fps = video.get(cv.CAP_PROP_FPS)
# 获取每帧宽度
width = video.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
# 获取每帧的高度
height = video.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
print("帧率：{},宽度：{},高度：{}".format(fps,width,height))

# 从视频中读取8帧信息
count=0

while count<8:
    count = count + 1
    # 读取成功or失败， 当前帧数据
    flag,frame = video.read()
    # 将图片信息写入到文件中
    if flag:                                     # 保存图片的质量               
        cv.imwrite("img/tiger%d.jpg"%count,frame,[cv.IMWRITE_JPEG_QUALITY,100])

print("图片截取完成啦！")

图片合成视频

在执行视频合成之前,最好先安装ffmpeg

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sudo apt-get update
sudo apt-get install ffmpeg
# 安装完成之后,查看版本
ffmpeg -version

将图片合成视频示例代码

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import cv2 as cv

# 读取一张图片
img1 = cv.imread("img/tiger1.jpg",cv.IMREAD_COLOR)
# 获取图片信息
imgInfo = img1.shape
# 定义宽高
size = (imgInfo[1],imgInfo[0])
# 定义视频写入 编码格式
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
#                     输出视频名称              编码格式对象 帧率 大小
videoWrite = cv.VideoWriter("img/tiger_copy2.avi",fourcc,4,size)

for i in range(1,8):
    img = cv.imread("img/tiger%d.jpg"%i)
    videoWrite.write(img)

# 养成良好习惯，释放资源
videoWrite.release()
cv.destroyAllWindows()

print("生成视频结束！")