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python+opencv實(shí)現(xiàn)視頻抽幀示例代碼

更新時(shí)間：2021年06月11日 14:53:58 作者：BlackBack_

下面是采用以幀數(shù)為間隔的方法進(jìn)行視頻抽幀，為了避免不符合項(xiàng)目要求的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，博主要求技術(shù)人員在錄制視頻時(shí)最大程度地讓攝像頭進(jìn)行移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)以及遠(yuǎn)近調(diào)節(jié)等，對python opencv視頻抽幀示例代碼感興趣的朋友一起看看吧

1、數(shù)據(jù)集簡述：

雖然有主流龐大的COCO、VOC數(shù)據(jù)集，但是科研人員仍需要特殊領(lǐng)域要求的數(shù)據(jù)集，所以采用人工實(shí)地采集的方式進(jìn)行收集數(shù)據(jù)集圖像；通過拍照收集圖像過于繁瑣，所以通常是將攝像頭無規(guī)則的移動(dòng)旋轉(zhuǎn)以及遠(yuǎn)近拉縮，進(jìn)而錄制視頻；再通過視頻抽幀的方式得到大量的圖像，再將這些圖像進(jìn)行人工標(biāo)注處理。

博主通過一個(gè)水下錄制視頻為例子，當(dāng)這類圖像在網(wǎng)上鮮有存在時(shí)，要求有關(guān)技術(shù)人員進(jìn)行實(shí)拍采集，下圖即為采集得到的視頻。

微信截圖_20210609094832

為了避免不符合項(xiàng)目要求的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，博主要求技術(shù)人員在錄制視頻時(shí)最大程度地讓攝像頭進(jìn)行移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)以及遠(yuǎn)近調(diào)節(jié)等；這樣抽幀后的圖像更具有泛化性。

2、代碼介紹：

下面是采用以幀數(shù)為間隔的方法進(jìn)行視頻抽幀，博主個(gè)人認(rèn)為這樣子的方式調(diào)節(jié)間隔更加方便，更符合個(gè)人習(xí)慣。

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np


cap = cv2.VideoCapture("D:/Download/ANMR0005.mp4")  # 獲取視頻對象
isOpened = cap.isOpened  # 判斷是否打開
# 視頻信息獲取
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

imageNum = 0
sum=0
timef=15  #隔15幀保存一張圖片

while (isOpened):

    sum+=1

    (frameState, frame) = cap.read()  # 記錄每幀及獲取狀態(tài)

    if frameState == True and (sum % timef==0):

        # 格式轉(zhuǎn)變，BGRtoRGB
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 轉(zhuǎn)變成Image
        frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))

        frame = np.array(frame)

        # RGBtoBGR滿足opencv顯示格式
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        imageNum = imageNum + 1
        fileName = 'D:/Download/video_image/image' + str(imageNum) + '.jpg'  # 存儲(chǔ)路徑
        cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])
        print(fileName + " successfully write in")  # 輸出存儲(chǔ)狀態(tài)

    elif frameState == False:
        break

print('finish!')
cap.release()