python实现视频读取和转化图片

如下所示: 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 as JPEG file if cv2.waitKey(10) == 2

本文是基于opencv将视频和动态图gif保存为图像帧.可以根据输入视频格式的不同,修改第21行. 对动图的处理不同于视频,PIL库包含对图像序列的基本支持.当打开gif图像时,自动加载第一帧.当图像读取完成时,抛出EOFError异常.我们可以使用seek()与tell()函数完成图像帧的读取. 本代码的前部分是对文件的读取.数据集文件结构如下: |--datasets |--action1 action1_1.gif action1_2.gif ...... |--action2 actio

我就废话不多说了,直接上代码吧! import cv2 import os def save_img(): video_path = r'F:\test\video1/' videos = os.listdir(video_path) for video_name in videos: file_name = video_name.split('.')[0] folder_name = video_path + file_name os.makedirs(folder_name,exist_ok

这篇文章主要介绍了Python OpenCV视频截取并保存实现代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 在图像处理之前,我们需要对拿到手的数据进行筛选,对于视频,我们需要从中截取我们需要的一段或几段 整体思路比较简单,通过设定截取视频的起止时间(帧数),可以将该时间段内的图像保存为新的视频 直接上代码 """ [函数名称] 截取视频 [参数] 输入参数 视频文件名称 [详细介绍] 输入不同时间段 进行截取拼接 [创

本文实例为大家分享了python读取视频流提取视频帧的具体代码,供大家参考,具体内容如下 方法一:通过imageio库和skimage库 1. 安装环境: pip install imageio pip install skimage 这时候会报错Please install the `scikit-image` package (instead of `skimage`) 所以按照提示操作即可: pip install scikit-image 环境安装成功. 2.通过python安装ffmp

1)视频读取 import cv2 cap = cv2.VideoCapture('E:\\Video\\20000105_224116.dav') #地址 while(True): ret,frame = cap.read() if(ret): # gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('input',frame) else: break if cv2.waitKey(1)==27: break cap.release

有时候需要将一个环境中的图片可视化,但是可能这个环境下不方便,因此需要将这个环境下的图像数据保存下来,然后在另一个环境下查看,比如,有一个图像数据,image.txt,里面的数据是图像的像素值,范围是0-255,像素值之间以空格键分开,行与行之间是回车键分开,那么在Python Spyder环境下通过简单的几条语句就搞定: import numpy from skimage import io image = numpy.loadtxt("image.txt") io.imshow(i

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

一.按帧提取 #coding=utf-8 import os import cv2 def save_img(): #提取视频中图片 按照每帧提取 video_path = r'D:\\test\\' #视频所在的路径 f_save_path = 'D:\\aaa\\' #保存图片的上级目录 videos = os.listdir(video_path) #返回指定路径下的文件和文件夹列表. for video_name in videos: #依次读取视频文件 file_name = vide

我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作,像是对视频文件的操作:视频剪辑.字幕编辑.分离音频.视频音频混流等.又比如对音频文件的操作:音频剪辑,音频格式转换.再比如我们最常用的图片文件,格式转换.各个属性的编辑等.因为多媒体文件的操作众多,本文选取一些极具代表性的操作,以代码的形式实现各个操作. 一.图片操作 操作图片的模块有许多,其中比较常用的两个就是 Pillow 和 opencv ,两个模块各有优势.其中 opencv 是计算机视觉处理的开源模块,应用的范围更加广泛,从图像处理到视频处理

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np f = open('bwall.bmpx', mode='rb') x = np.fromfile(f, dtype=np.ubyte) #x = x[0:1920] x = x[1920:3840] #x = x[3840:5760] x = x.reshape(60,32) #print((x)) plt.imshow(x) plt.axis('of