[width,height,tongdao]=frame.shape
OpenCV中提供了一个基本的视频操作类VideoCaputre,它是OpenCV用来通过摄像头、视频文件或图像序列来获取及操作视频的类。VideoCaputre有两种读取视频的方法,分别是通过摄像头读取与通过视频文件读取。
import cv2
#获取一个视频并打开
cap=cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头并创建摄像头对象
#其中0表示打开内置摄像头,1表示打开外接摄像头
if cap.isOpened(): #VideoCaputre对象是否成功打开
print('已经打开了摄像头捕捉视频')
else:
print('打开摄像头失败')
import cv2
#获取一个视频并打开
cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')
if cap.isOpened(): #VideoCaputre对象是否成功打开
print('已经打开了视频文件')
else:
print('视频文件打开失败')
视频其实就是由连续的图像画面组成的。当连续的图像变化每秒超过24帧画面以上时,根据视觉暂留原理,人眼就无法识别是否是静态画面了,这样平滑连续的视觉效果看起来就像是视频了。
帧率是以帧称为单位的位图图像连续出现在显示器上的频率,通俗来讲,就是1秒钟的帧(fps),也就是1秒钟展示的图片数量。
import cv2
#获取一个视频并打开
cap=cv2.VideoCapture('1.mp4')
if cap.isOpened(): #VideoCaputre对象是否成功打开
print('已经打开了视频文件')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 返回视频的fps--帧率
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) # 返回视频的宽
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # 返回视频的高
print('fps:', fps,'width:',width,'height:',height)
i=0
while 1:
if i==15:
print('保存了视频的前15帧图像,保存结束')
break
else:
i=i+1
ret, frame = cap.read() # 读取一帧视频
# ret 读取了数据就返回True,没有读取数据(已到尾部)就返回False
# frame 返回读取的视频数据--一帧数据
file_name='.\\aa\\img'+str(i)+'.jpg'
cv2.imwrite(file_name, frame)
else:
print('视频文件打开失败')