【python】imageio和cv2抽视频帧性能比较
最近需要用python对视频进行抽帧处理，网上给出的主要做法是两种，即调用imgeio或cv2的相关方法。但是却没看到有人对他们的性能进行对比，选择困难症的我决定写个demo测试一下。我的需求是抽取指定某帧，比如抽取第15帧，上诉两种方法都能实现，贴上代码如下：
import cv2
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import imageio
import skimage
import numpy as np
position = [1, 5, 10, 15, 20, 25, 30] # 所要抽取帧的索引
imageio_start = time.time() # imgeio方法的时间计算
vid = imageio.get_reader("test.mp4", 'ffmpeg')
length = len(position)
frames2 = []
for i, img in enumerate(vid):
if i in position: # 抽取指定帧
image2 = skimage.img_as_float(img).astype(np.float32) # 转换为numpy数组
frames2.append(image2)
# plt.figure(0)
# plt.imshow(image2)
# plt.show()
if len(frames2) == length:
break
print('Time of imageio: ', time.time()-imageio_start)
######################################################################
cv2_start = time.time() # 计算cv2花费的时间
capture = cv2.VideoCapture("963861351.mp4")
frames = []
for i in position:
capture.set(propId=cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, value=i) # 跳到指定帧
hasframe, image1 = capture.read()
frames.append(image1) # image1就是numpy数组
# image1 = image1[:, :, :: -1] # 为了与imageio方法显示一致
# plt.figure(0)
# plt.imshow(image1)
# plt.show()
print('Time of cv2: ', time.time()-cv2_start)控制台结果：
Time of imageio: 0.5045185089111328
Time of cv2: 0.11601471900939941补充：结果很明显，按照我的需求，cv2速度比imageio快很多。但是也有可能是我没有找对imageio更快的直接取指定帧的方法，而是用for循环去遍历vid，如果有小伙伴知道也请告诉我。另外，在cv2显示图片前加了image1 = image1[:, :, :: -1]，是因为cv2是以(BGR)的顺序存储图像数据的，而一般我们所看到的图片和视频都是以（RGB）顺序存储，所以直接显示色调会不同。如下三张图分别是视频封面图，imageio显示图，cv2未加转换语句的直接显示图。
