视频处理入门
<h1>目标</h1>
<ul>
<li>学习读取视频，显示视频和保存视频。</li>
<li>学习从相机捕捉并显示它。</li>
<li>您将学习这些函数:cv.VideoCapture()、cv.VideoWriter()</li>
</ul>
<h1>从相机捕捉视频</h1>
<p>通常，我们必须用相机捕捉实时流。OpenCV为此提供了一个非常简单的接口。让我们从摄像机中捕获一个视频(我正在使用我笔记本电脑内置的网络摄像头)，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务开始。</p>
<p>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，也可以是视频文件的名称。设备索引只是用来指定哪个摄像头的数字。通常会连接一个摄像头(就像我的情况一样)。所以我只传递0(或-1)您可以通过传递1等方式选择第二个相机。然后，您可以逐帧捕获。但在最后，不要忘记释放捕获。</p>
<pre><code class="language-python">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
ret, frame = cap.read()
# if frame is read correctly ret is True
if not ret:
print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
break
# Our operations on the frame come here
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Display the resulting frame
cv.imshow('frame', gray)
if cv.waitKey(1) == ord('q'):
break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv.destroyAllWindows()</code></pre>
<p>cap.read()返回一个bool (True/False)。如果正确读取frame，它将为True。你可以通过检查这个返回值来检查视频的结尾。</p>
<p>有时，cap可能没有初始化捕获。在这种情况下，这段代码显示错误。您可以检查它是否由cap. isopen()方法初始化。如果是True，那就一切正常。否则，使用cap.open()打开它。</p>
<p>您还可以使用cap.get(propId)方法访问本视频的一些特性，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)修改。价值是你想要的新价值。</p>
<p>例如，我可以通过cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)和cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)检查帧的宽度和高度。默认是640x480。但是我想把它修改成320x240。只需使用ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)和ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)。</p>
<h4>注意</h4>
<pre><code>如果出现错误，请确保使用任何其他相机应用程序(如Linux中的Cheese)相机都能正常工作。</code></pre>
<h1>从文件中播放视频</h1>
<p>这与从相机捕获是一样的，只是改变相机索引与视频文件名。同样，在显示框架时，为cv.waitKey()使用适当的时间。如果它太少，视频就会非常快，如果它太高，视频就会很慢(这就是你可以用慢动作显示视频的方式)。一般情况下25毫秒就可以了。</p>
<pre><code class="language-python">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
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()</code></pre>
<h4>注意</h4>
<pre><code>确保安装了正确版本的ffmpeg或gstreamer。有时，由于ffmpeg/gstreamer的错误安装，使用视频捕捉非常麻烦。</code></pre>
<h1>保存视频</h1>
<p>我们捕捉一个视频，逐帧处理它我们想保存这个视频。对于图像，它非常简单，只需使用cv.imwrite()。这里需要做更多的工作。</p>
<p>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(详细信息在下一段中)。然后传递每秒帧数(fps)和帧大小。最后一个是isColor flag。如果这是真的，编码器期望彩色帧，否则它与灰度帧工作。</p>
<p>FourCC是一个4字节的代码，用于指定视频编解码器。可用代码列表可以在fourcc.org中找到。它依赖于平台。遵循编解码器对我来说很好。</p>
<ul>
<li>在Fedora中:DIVX、XVID、MJPG、X264、WMV1、WMV2。(XVID更可取。MJPG的结果在大尺寸的视频。X264视频非常小)</li>
<li>Windows: DIVX(更多测试和添加)</li>
<li>在OSX: MJPG (.mp4)， DIVX (.avi)， X264 (.mkv)。</li>
</ul>
<p>FourCC代码被传递为' cv.VideoWriter_fourcc('M'，'J'，'P'，'G')或cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')为MJPG。</p>
<p>下面的代码将捕获相机数据，翻转每个帧的垂直方向，并保存它。</p>
<pre><code class="language-python">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()
cv.destroyAllWindows()</code></pre>