Python OpenCV实现视频分帧

本文实例为大家分享了Android九宫格图片展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下

# 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_path, formats, frame_save_path, frame_width, frame_height, interval):
 """
 将视频按固定间隔读取写入图片
 :param video_src_path: 视频存放路径
 :param formats:　包含的所有视频格式
 :param frame_save_path:　保存路径
 :param frame_width:　保存帧宽
 :param frame_height:　保存帧高
 :param interval:　保存帧间隔
 :return:　帧图片
 """
 videos = os.listdir(video_src_path)

 def filter_format(x, all_formats):
  if x[-4:] in all_formats:
   return True
  else:
   return False

 videos = filter(lambda x: filter_format(x, formats), videos)

 for each_video in videos:
  print "正在读取视频：", each_video

  each_video_name = each_video[:-4]
  os.mkdir(frame_save_path + each_video_name)
  each_video_save_full_path = os.path.join(frame_save_path, each_video_name) + "/"

  each_video_full_path = os.path.join(video_src_path, each_video)

  cap = cv2.VideoCapture(each_video_full_path)
  frame_index = 0
  frame_count = 0
  if cap.isOpened():
   success = True
  else:
   success = False
   print("读取失败!")

  while(success):
   success, frame = cap.read()
   print "---> 正在读取第%d帧:" % frame_index, success

   if frame_index % interval == 0:
    resize_frame = cv2.resize(frame, (frame_width, frame_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    # cv2.imwrite(each_video_save_full_path + each_video_name + "_%d.jpg" % frame_index, resize_frame)
    cv2.imwrite(each_video_save_full_path + "%d.jpg" % frame_count, resize_frame)
    frame_count += 1

   frame_index += 1

 cap.release()

if __name__ == '__main__':
 video2frame(videos_src_path, video_formats, frames_save_path, width, height, time_interval)

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。

赞 (0)

相关推荐

  • python实现视频分帧效果

    本文实例为大家分享了python实现视频分帧的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import cv2 vidcap = cv2.VideoCapture('005.avi') success,image = vidcap.read() count = 0 success = True while success: success,image = vidcap.read() cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, image) # save frame a

  • python实现批量视频分帧、保存视频帧

    本篇博客介绍利用python脚本实现视频分帧,并将每一帧保存到本地.主要基于opencv包来实现,在运行代码前确保opencv包已正确安装.下面是主要代码: import os import cv2 videos_src_path = '/home/shao/violence_detection_code/Movies_Dataset/fights' videos_save_path = '/home/shao/violence_detection_code/Movies_Dataset/fig

  • 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 OpenCV实现视频分帧

    本文实例为大家分享了Android九宫格图片展示的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # 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_inte

  • python+opencv实现视频抽帧示例代码

    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

  • 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

  • python+openCV对视频进行截取的实现

    使用cv2对视频进行切割 import cv2 def clip_video(source_video, target_video, start_time, end_time): cap = cv2.VideoCapture(source_video) if not cap.isOpened(): logger_warning('video is not opened') else: success, frame = cap.read() f_shape = frame.shape f_heig

  • Python OpenCV实现视频追踪

    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

  • 利用python OpenCV去除视频水印

    利用python OpenCV去除视频水印

    上面的图片展示的是视频中的某一帧,需要将图片中的,实体拓展和退出全屏以及右上角的两个圆圈按钮给删除掉. 解决思路一个很简单的想法就是,从图片上其它两块背景相同的地方,拷贝两个块替换掉按钮位置的块 用下面的代码先从视频中导出一帧图片,然后统计需要删除按钮的坐标位置 实现代码如下: import cv2 # 创建读取视频的类 capture = cv2.VideoCapture("watermark.mp4") # 得到视频的高度 height = capture.get(cv2.CAP_

随机推荐