Python OpenCV获取视频的方法

之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难。正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。

不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余的事情,我们使用OpenCV接入视频或者图片的目的,是为了对视频或图片进行处理。

关于Python下配置OpenCV的过程,由于不能直接使用pip进行安装,过程相对复杂一些,不过,网上文章很多,多查阅一些资料,需要注意的是,要清楚自己的Python的版本,Python2和Python3的配置方法不同。

本节实现的是使用内建摄像头捕获视频,并显示视频的每一帧以实现视频的播放。

  1. 创建摄像头对象,指向文件
  2. 逐帧显示实现视频播放

下面进入我们的主题,配置好OpenCV以后,创建一个video_capture.py文件,内容如下:

#!/usr/bin/env python3
import cv2 

#创建显示视频的窗口
cv2.namedWindow('Video') 

#打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0) 

#创建视频写入对象
video_writer = cv2.VideoWriter('test.avi',
                cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'),
                video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS),
                (int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
                int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))) 

#读取视频帧,对视频帧进行高斯模糊,然后写入文件并在窗口显示
success, frame = video_capture.read()
while success and not cv2.waitKey(1) == 27:
  blur_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 0)
  video_writer.write(blur_frame)
  cv2.imshow("Video", blur_frame)
  success, frame = video_capture.read() 

#回收资源
cv2.destroyWindow('Video')
video_capture.release()

我们来仔细看一下,Python OpenCV的模块名称是cv2,所以我们导入模块cv2,接下来,准备了显示视频帧的窗口。

获取摄像头视频使用VideoCapture类,其构造参数为摄像头的index,笔记本只有一个摄像头,其index为0;将视频帧写入文件使用VideoWriter类,其构造参数分别为写入的文件路径名,编码格式,帧率以及视频尺寸,我们这里的帧率和视频尺寸使用了摄像头提供的参数,这可以通过VideoCapture获取。

万事俱备,我们可以调用VideoCapture.read()按帧读取数据,每一帧视频就是一幅图像,我们对其进行高斯模糊,然后将其写入文件,并显示在窗口上。

我们在点击Esc时会退出视频预览和录制,之后销毁窗口并释放摄像头。

可以看到,Python的OpenCV依然表现出了Python代码的简洁性,这为我们提供了一种开发思路,可以在研究阶段使用Python,实现中使用C++实现。当然,如果对Python足够信任,完全可以直接使用Python,Python的OpenCV只是一套接口,真正的OpenCV代码是用C++实现的,其性能足够好,Python调用C/C++代码的效率也是不错的。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python opencv读mp4视频的实例

    如下所示: #获得视频的格式 videoCapture = cv2.VideoCapture('/home/lw/3661.mp4') #获得码率及尺寸 fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fNUMS = videoCapture.get(

  • python opencv 读取本地视频文件 修改ffmpeg的方法

    Python + opencv 读取视频的三种情况: 情况一:通过摄像头采集视频 情况二:通过本地视频文件获取视频 情况三:通过摄像头录制视频,再读取录制的视频 摄像头采集.本地视频文件的读取.写视频文件,网上都有代码. 我发现情况一和情况三都没有问题,大家注意读取自己通过摄像头录制的视频文件是没有问题的.但读取其他视频都会发现帧率为0(如果你获取视频的帧率并打印出来的话),并且退出读取.这时候读取是不成功的. 进去正题:如何解决读取视频失败的情况.这个问题很普遍,以至在官方教程的程序下面都提示

  • Python+OpenCV采集本地摄像头的视频

    本文实现了用Python和OpenCV配合,调用本地摄像头采集视频,基本上函数的话看opencv的官方文档就Ok了(The OpenCV Reference Manual  Release 2.4.7.0) 上代码: import cv2 import cv2.cv def getCam(): window_name='show image' cv2.namedWindow(window_name,cv2.WINDOW_NORMAL) video_cap_obj=cv2.VideoCapture

  • Python OpenCV对本地视频文件进行分帧保存的实例

    如下所示: # coding=utf-8 import os import cv2 videos_src_path = "/home/wgp/视频/" video_formats = [".MP4", ".MOV"] frames_save_path = "/home/wgp/视频/" width = 320 height = 240 time_interval = 50 def video2frame(video_src_p

  • Python基于OpenCV实现视频的人脸检测

    本文实例为大家分享了基于OpenCV实现视频的人脸检测具体代码,供大家参考,具体内容如下 前提条件 1.摄像头 2.已安装Python和OpenCV3 代码 import cv2 import sys import logging as log import datetime as dt from time import sleep cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" faceCascade = cv2.CascadeCla

  • 对Python+opencv将图片生成视频的实例详解

    如下所示: import cv2 fps = 16 size = (width,height) videowriter = cv2.VideoWriter("a.avi",cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'),fps,size) for i in range(1,200): img = cv2.imread('%d'.jpg % i) videowriter.write(img) 以上这篇对Python+opencv将图片生成视频的实例详解就是

  • python+opencv打开摄像头,保存视频、拍照功能的实现方法

    以下代码是保存视频 # coding:utf-8 import cv2 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,640) cap.set(4,480) cap.set(1, 10.0) #此处fourcc的在MAC上有效,如果视频保存为空,那么可以改一下这个参数试试, 也可以是-1 fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('m', 'p', '4

  • python-opencv 将连续图片写成视频格式的方法

    如下所示: import cv2 import os #图片路径 im_dir = '/home/suanfa/data/out/201708231503440' #输出视频路径 video_dir = '/home/suanfa/data/out/201708231503440-1018.avi' #帧率 fps = 30 #图片数 num = 426 #图片尺寸 img_size = (841,1023) #fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('M','J','P','G')

  • python使用opencv按一定间隔截取视频帧

    关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 -- 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graph

  • Python OpenCV获取视频的方法

    之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难.正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑. 不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余的事情,我们使用OpenCV接入视频或者图片的目的,是为了对视频或图片进行处理. 关于Python

  • Python+OpenCV读写视频的方法详解

    目录 读视频,提取帧 接口函数:cv2.VideoCapture() 获取视频信息 使用set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)读取指定帧 读取函数(重点) 将图像写为视频 示例 fourcc 读视频,提取帧 接口函数:cv2.VideoCapture() 通过video_capture = cv2.VideoCapture(video_path)可以获取读取视频的句柄.而后再通过flag, frame = video_capture.read()可以读取当前帧,flag表示读取

  • Opencv python 图片生成视频的方法示例

    本文主要介绍了Opencv图片生成视频,分享给大家,具体如下: 生成视频 import random as rd import cv2 as cv import numpy as np # 保存视频 class RecordMovie(object): def __init__(self, img_width, img_height): self.video_writer = None # 视频对象 self.is_end = False # 结束保存视频 self.img_width = im

  • python+opencv实现视频抽帧示例代码

    1.数据集简述: 虽然有主流庞大的COCO.VOC数据集,但是科研人员仍需要特殊领域要求的数据集,所以采用人工实地采集的方式进行收集数据集图像:通过拍照收集图像过于繁琐,所以通常是将摄像头无规则的移动旋转以及远近拉缩,进而录制视频:再通过视频抽帧的方式得到大量的图像,再将这些图像进行人工标注处理. 博主通过一个水下录制视频为例子,当这类图像在网上鲜有存在时,要求有关技术人员进行实拍采集,下图即为采集得到的视频. 为了避免不符合项目要求的数据增强,博主要求技术人员在录制视频时最大程度地让摄像头进行

  • Python OpenCV实现视频追踪

    本文实例为大家分享了Python OpenCV实现视频追踪的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1. MeanShift 假设有一堆点集和一个圆形的小窗口.现在需要将此窗口移动到具有最高点集密度的区域,如下图: 第一个窗口C1是蓝色圆圈的区域.蓝色环的中心用蓝色矩形标记并命名为 C1_o.窗口中所有点的点集形成的质心在蓝色圆形点C1_r.显然,质心和环的质心不重合.移动蓝色窗口,使质心与先前获得的质心重合.在新移动的圆环的区域内再次找到圆环包围的点集的质心,然后再次移动.通常,形心和质心不重合.

  • python opencv 图像拼接的实现方法

    初级的图像拼接为将两幅图像简单的粘贴在一起,仅仅是图像几何空间的转移与合成,与图像内容无关.高级图像拼接也叫作基于特征匹配的图像拼接,拼接时消去两幅图像相同的部分,实现拼接合成全景图. 具有相同尺寸的图A和图B含有相同的部分与不同的部分,如图所示:             用基于特征的图像拼接实现后: 设图像高为h,相同部分的宽度为wx 拼接后图像的宽w=wA+wB-wx 因此,可以先构建一个高为h,宽为W*2的空白图像,将左图像向右平移wx,右图像粘贴在右侧.则右图像刚好覆盖左图像中的相同部分

  • Python OpenCV读取视频报错的问题解决

    最近由于项目的需要,经常需要使用opencv读视频操作,会经常遇到一个问题,就是视频读完之后会出现报错的情况,虽然不影响代码结果,但是对于吹毛求疵的我实在忍受不了. 会报错的程序: # -*-coding:utf-8-*- """ File Name: read_video.py Program IDE: PyCharm Create File By Author: Hong """ import cv2 def read_video(video

  • python opencv 图像尺寸变换方法

    利用Python OpenCV中的 cv.Resize(源,目标,变换方法)就可以实现变换为想要的尺寸了 源文件:就不用说了 目标:你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小 变换的方法: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现.当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值

  • 使用Python opencv实现视频与图片的相互转换

    因为最近要经常转换数据集进行实验,因此记录一下. 1.视频转图片 即为将视频解析为一帧一帧的图片: import cv2 vc=cv2.VideoCapture("/home/hqd/PycharmProjects/1/1/19.MOV") c=1 if vc.isOpened(): rval,frame=vc.read() else: rval=False while rval: rval,frame=vc.read() cv2.imwrite('/home/hqd/PycharmP

  • OpenCV获取视频的每一帧并保存为.jpg图片

    本文实例为大家分享了OpenCV获取视频的每一帧并保存为图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #include<opencv2\opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include<fstream> using namespace std; using namespace cv; //获取视频中的人脸 int main() { //打开视频文件:其实就是建立一个VideoCapture结构

随机推荐