OpenCV识别视频中物体运动并截取保存

功能很简单：输入原始视频，输出视频中有画面变化的部分

适合理解基本框架，可以在这个基础上增加各种酷炫时髦的功能 [doge]

※注释非常保姆级※

import cv2
import numpy as np
import os
from datetime import datetime

# 检测两帧之间变化
def detect_motion(frame1,frame2,threshold):
    # 计算两帧之间的绝对差异  
    diff=cv2.absdiff(frame1,frame2)
    # 将差异图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
    # 对灰度图进行高斯模糊，减少噪声  
    blur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
    # 对模糊后的图像进行二值化处理，设置阈值  
    # thresh为二值化后的差异图像，其中运动物体为白色（255），背景为黑色（0）
    _,thresh=cv2.threshold(blur,threshold,255,cv2.THRESH_BINARY)
    return thresh

# 保存运动帧
# 参数threshold为差异阈值，当像素差异大于此值时，认为是运动，可自行调整
def save_motion_frames(video_path,output_folder,threshold=25):
    # 打开视频文件  
    cap=cv2.VideoCapture(video_path)
    # 截取视频文件名，去掉扩展名如.mp4等，命名输出文件时用
    video_name=video_path[-14:-4]
    # 时-分-秒，命名输出文件时用
    edit_time=datetime.now().strftime("%H-%M-%S")

	# 获取视频的帧率和分辨率  
    # PS：这个参数是每秒有多少帧，可以自己设定，数值增大相当于视频加速
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))  
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  

    # 使用XVID编解码器  
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  
    # 创建VideoWriter对象
    out = cv2.VideoWriter(os.path.join(output_folder, f'{video_name}-{edit_time}.avi'), fourcc,fps, (width, height)) 

    # 读取第一帧
    # cap.read()可以类比吃豆人，吃掉就向前进，下一口是新的帧
    ret,prev_frame=cap.read()
    # 循环读取视频的每一帧  
    while ret:
        # 读取下一帧
        ret,curr_frame=cap.read()
        # 如果读完则跳出循环
        if not ret:
            break
        # 检测两帧之间有没有变化（即motion中有非零像素）  
        motion=detect_motion(prev_frame,curr_frame,threshold)
        # 如果有变化，则把后一帧写入VideoWriter对象
        if np.any(motion):
            out.write(curr_frame)
        # 读取框往后移动一帧，继续循环
        prev_frame=curr_frame
    # 释放视频文件
    out.release()
    cap.release

output_folder = r"C:\Users\86171\Documents\Temp"  # 输出文件夹路径  
source=input('source file: ') #需要处理的视频文件夹路径
#遍历获取需要处理的视频
videos=[]
for root,dirs,files in os.walk(source):
    for file in files:
        file_path = os.path.join(root,file)  
        videos.append(file_path)
for video_path in videos: 
# 调用函数，保存包含运动的视频片段  
    save_motion_frames(video_path, output_folder)