OpenCV-Python学习笔记(2)----视频读写操作

• 一些理解：

视频文件可以看作是一帧一帧图像文件的叠加，在时间尺度上观察一帧一帧的图像文件就得到了连续的视频效果。这里讨论的视频不包含相应的音频。

对视频文件的读也即是从视频文件中把图像帧一帧一帧的读出来(OpenCV的VideoCapture类的read方法)，至于你想干什么就看你 了。

比如你想做个视频播放器，读出来后就一帧一帧的显示出来呗（先不讨论视频声音的问题）。视频播放的速度呢，如果你想播放的慢点，你在显示两帧图像之间加个延时就行了。对于你在使用其他播放器时的加/减速播放的功能，我个人理解也是基于这个逻辑。如果两帧之间不加延时，直接读出来就做显示你会发现视频播放的很快。那可能会有人问了，这个视频文件的原始正常速度是多少呢，我们可以通过VideoCapture类的get方法获取到，也即是fps（Frames per second每秒钟多少帧）。

读出来一帧以后你也可以做点其他的事情，比如把这一帧转化为灰度图，再通过VideoWriter类的write方法写到视频文件里。这样你就实现了一个把彩色视频文件转换为黑白视频的功能，某些视频播放器里的这些功能是不是也用的类似的方法呢。你也可以开发一个更牛逼的功能：把这一帧图像运用一些图像增强算法，然后再写到视频文件里，这样是不是就实现了一个画质增强功能呢。

本文将给出两个例子：

1）实现简单的视频文件读取，然后以YUV颜色编码保存视频文件；

#!/usr/bin/env python3

import cv2

def test():
    # Construct an object of VideoCapture class.
    videoCapture = cv2.VideoCapture('vid.avi')

    # Get some porperty of the video file.
    fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
            int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

    # Construct an object of VideoWriter class. In the class initial parameters,
    # the porperty of the output file have been configured.
    # The parameter of cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0') will encode 
    # frames as YUV.
    videoWriter = cv2.VideoWriter('MyOutputVid.avi',
                            cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'),
                            fps,
                            size)

    # Read one frame.
    success, frame = videoCapture.read()

    # Print the original image property.
    print(frame.shape)
    print(frame.size)
    print(frame.dtype)

    # Then, convert the color image to gray image.
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Print the converted image property.
    print(img.shape)
    print(img.size)
    print(img.dtype)

    # Display the two different format image.
    cv2.imshow('color', frame)
    cv2.imshow('gray', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    # Loop until there are no frames.
    while success:
        # Write current frame to MyOutputVid.avi file.
        videoWriter.write(frame)
        success, frame = videoCapture.read()

if __name__ == '__main__':
    test()

2）做一个简单的视频播放器（没有声音），同时具有将原视频转化为黑白视频的功能：

#!/usr/bin/env python3

import cv2

clicked = False

# Define the mouse callback function.
def onMouse(event, x, y, flags, param):
    global clicked
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        clicked = True

def test():
    # Construct the object of VideoCapture class.
    videoCapture = cv2.VideoCapture('vid.avi')

    # Get the fps and total frames of the video file.
    fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    totalFrameNum = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

    cv2.namedWindow('video show')

    # Regist the callback to system.
    cv2.setMouseCallback('video show', onMouse)

    print("Showing video. Click window or press any key to stop")

    success, frame = videoCapture.read()

    # Display the video.
    # The parameter of cv2.waitKey(int(1000/fps)) will config the delay
    # period of two frames.
    while success and cv2.waitKey(int(1000/fps)) == -1 and not clicked:
        # Convert the color frame to gray frame.
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # Display the converted frame.
        cv2.imshow('video show', frame)
        success, frame = videoCapture.read()

    cv2.destroyWindow('video show')
    videoCapture.release()

if __name__ == '__main__':
    test()

其中cv2.waitKey(int(1000/fps)) == -1表明没有按键被按下，否则waitKey将返回按下按键的ascii码。由于fps表明每秒的帧数，则1000/fps就表示正常播放速度下两帧的时间间隔。在这里waitKey(int(1000/fps))同时具有了延时的功能，即waitKey将等待int(1000/fps)毫秒来等待用户按键的动作。

• 本文重要函数解析cv2.cvtColor() ：

 其实就是看一下这个函数可以实现哪些图像转换功能啦，OpenCV官方文档给出的解释大概有150多种颜色空间的转换，但是我们常用的一般是BGR  Gray 与  BGR  HSV的转换，一个示例：

#!/usr/bin/env python3

import cv2

def test():
    img_BGR = cv2.imread('test.jpg')

    img_RGB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    cv2.imshow('RGB', img_RGB)

    img_GRAY = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('GRAY', img_GRAY)

    img_HSV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    cv2.imshow('HSV', img_HSV)

    img_YcrCb = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
    cv2.imshow('YcrCb', img_YcrCb)

    img_HLS = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2HLS)
    cv2.imshow('HLS', img_HLS)

    img_XYZ = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2XYZ)
    cv2.imshow('XYZ', img_XYZ)

    img_LAB = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    cv2.imshow('LAB', img_LAB)

    img_YUV = cv2.cvtColor(img_BGR, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    cv2.imshow('YUV', img_YUV)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    test()