OpenCV-python视频入门

目标

• 学习阅读视频、显示视频和保存视频。
• 学习从相机捕捉视频并显示它。
• 您将学习这些函数​ ：

  cv.VideoCapture()	从视频文件、图像序列或相机中捕获视频的类
  cv.VideoWriter()	捕获一个视频并逐帧处理它，保存想要的视频

从相机捕捉视频

通常，我们必须用相机捕捉实时流。OpenCV 提供了一个非常简单的接口来执行此操作。让我们从相机中捕捉视频（我使用笔记本电脑上的内置网络摄像头），将其转换为灰度视频并显示。只需一个简单的任务即可开始。

要捕获视频，您需要创建一个VideoCapture对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引只是指定哪个相机的数字。通常会连接一台相机（如我的情况）。所以我只是传递0（或-1）。您可以通过传递 1 来选择第二个相机，依此类推。之后，您可以逐帧捕获。但最后，不要忘记释放捕获。

源代码

• Code at glance：

  import numpy as np
  import cv2 as cv
  cap = cv.VideoCapture(0)
  if not cap.isOpened():
      print("Cannot open camera")
      exit()
  while True:
      # Capture frame-by-frame(逐帧捕捉)
      ret, frame = cap.read()
      # if frame is read correctly ret is True(如果帧被正确读取 ret 为 Tru)
      if not ret:
          print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
          break
      # Our operations on the frame come here(我们对帧的操作到这里)
      gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
      # Display the resulting frame(显示结果帧)
      cv.imshow('frame', gray)
      if cv.waitKey(1) == ord('q'):
          break
  # When everything done, release the capture(一切完成后，释放捕获)
  cap.release()
  cv.destroyAllWindows()

• Result at glance：

 解释

cap.read()返回一个布尔值 ( True/ False)。如果帧被正确读取，它将是True. 因此，您可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。

有时，cap 可能没有初始化捕获。在这种情况下，此代码显示错误。您可以通过cap.isOpened()方法检查它是否已初始化。如果是True，好的。否则使cap.open()打开它。

您还可以使用cap.get(propId)方法访问此视频的某些功能，其中 propId 是从 0 到 18 的数字。每个数字表示视频的一个属性（如果它适用于该视频）。完整的细节可以在这里看到cv::VideoCapture::get()。其中一些值可以使用cap.set(propId, value)进行修改。值是您想要的新值。

例如，我可以通过和检查框架的宽度和高度。默认情况下它给我 640x480。但我想将其修改为 320x240。只需使用cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)ret=cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)

笔记

如果您遇到错误，请确保您的相机在使用任何其他相机应用程序（如 Linux 中的 Cheese）时工作正常。

从文件播放视频

从文件播放视频与从相机捕获视频相同，只需将相机索引更改为视频文件名即可。此外，在显示框架时，请使用适当的时cv.waitKey()。如果太少，视频会很快，如果太高，视频会很慢（嗯，这就是您可以慢动作显示视频的方式）。在正常情况下，25 毫秒就可以了。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('vtest.avi')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    # if frame is read correctly ret is True(如果帧被正确读取 ret 为 True)
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow('frame', gray)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

笔记

确保安装了正确版本的 ffmpeg 或 gstreamer。有时使用视频捕获很头疼，主要是由于 ffmpeg/gstreamer 安装错误。

保存视频

所以我们捕获一个视频并逐帧处理它，我们想要保存该视频。对于图像，它非常简单：只需使cv.imwrite(). 在这里，需要做更多的工作。

这次我们创建了一个VideoWriter对象。我们应该指定输出文件名（例如：output.avi）。然后我们应该指定FourCC代码（下一段中的详细信息）。然后应传递每秒帧数 (fps) 和帧大小。最后一个是isColor标志。如果是True，编码器期望彩色帧，否则它适用于灰度帧。

FourCC是一个 4 字节的代码，用于指定视频编解码器。可用代码列表可fourcc.org中找到。它依赖于平台。以下编解码器对我来说很好用。

• 在 Fedora 中：DIVX、XVID、MJPG、X264、WMV1、WMV2。（XVID 更可取。MJPG 产生大尺寸视频。X264 提供非常小尺寸的视频）
• 在 Windows 中：DIVX（更多有待测试和添加）
• 在 OSX 中：MJPG (.mp4)、DIVX (.avi)、X264 (.mkv)。

FourCC 代码作为 MJPG 的 `cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G') or cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')` 传递。

下面的代码从相机捕获，在垂直方向翻转每一帧，并保存视频。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640,  480))
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    frame = cv.flip(frame, 0)
    # write the flipped frame
    out.write(frame)
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()

其他资源

练习