Python實(shí)現(xiàn)圖片和視頻的相互轉(zhuǎn)換

更新時(shí)間：2021年12月18日 09:24:30 作者：小小凡sir

有時(shí)候我們需要把很多的圖片合成視頻，或者說(shuō)自己寫一個(gè)腳本去加快或者放慢視頻；也有時(shí)候需要把視頻裁剪成圖片，進(jìn)行后續(xù)操作。這篇文章就將為大家介紹如何通過(guò)Python實(shí)現(xiàn)圖片和視頻的相互轉(zhuǎn)換，需要的可以參考一下

使用背景

有時(shí)候我們需要把很多的圖片合成視頻，或者說(shuō)自己寫一個(gè)腳本去加快或者放慢視頻；

也有時(shí)候需要把視頻裁剪成圖片，進(jìn)行后續(xù)操作。

這里提供兩種方法，一是視頻轉(zhuǎn)圖像；二是圖像轉(zhuǎn)視頻。?

一、視頻轉(zhuǎn)圖像

有時(shí)候我們需要把文件夾中的視頻按照一定的幀率截取圖片，如一秒取三張，為了實(shí)現(xiàn)這一需求，我特地編寫了代碼實(shí)現(xiàn)，并且附上了十分詳細(xì)的說(shuō)明，為了方便大家改代碼實(shí)現(xiàn)自己需求（主要為了照顧剛學(xué)python的或者只需要用這一需求的小伙伴），本博文的特點(diǎn)如下：

直接改變輸入文件夾和輸出文件夾的位置，就可以實(shí)現(xiàn)功能
輸出的圖片能按照一定格式命名，這里是以20210823_0001命名
逐一遍歷文件夾中視頻，序號(hào)之間可以連續(xù)（也可不連續(xù)，需要改代碼）
利用雙線性插值方法，就算圖片變大了，也能保證分辨率（關(guān)于雙線性，這里只是調(diào)用opencv方法實(shí)現(xiàn)，具體實(shí)現(xiàn)代碼和原理可看我下一篇博文）
代碼解釋十分詳細(xì)，一看就懂

十分詳細(xì)代碼實(shí)現(xiàn)

首先先說(shuō)明需要自己修改的參數(shù)，代碼如下：

filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111' #視頻文件夾所在目錄
data='20210823'   #要是儲(chǔ)存的文件為20210823_0001格式，則為前半部分
save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/'  #儲(chǔ)存圖片的文件夾的地址
timeF = 6   #根據(jù)一秒取多少幀設(shè)置，比如我的視頻是24幀/秒，取6則一秒取三張
kernal=(700,700)  #設(shè)置輸出的大小，根據(jù)自己需求設(shè)置

然后再設(shè)置一個(gè)方法，來(lái)儲(chǔ)存截取后的圖片：

def saveImage(image,SaveAddress,num):  #image為讀取的圖片，SaveAddress為需要存的地址，num為截取圖片時(shí)候記錄的序號(hào)
    address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg'   #這里設(shè)置輸出格式
    cv2.imwrite(address,image) #這里為存圖片

之后讀取文件夾：

pathDir = os.listdir(filepath)

i=0
j=0
for allDir in pathDir:  #遍歷文件夾中的每一個(gè)視頻
    videopath =filepath+'/'+ allDir
    videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath)  #輸入絕對(duì)路徑
    untill,picture=videoCapture.read()  #讀取視頻，視頻讀取完的時(shí)候，返回的untill為False，表示視頻讀取完畢
    while untill:
        i+=1
        if (i%timeF==0):    #根據(jù)原視頻的幀率看截圖圖片的頻率
            j+=1
            picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR)  #這里調(diào)用了opencv中的雙線性插值法，要是圖片增加很快，保證了圖片精度
            saveImage(picture,save_filename,j)  #調(diào)用我們之前描述的方法
            pass
        untill, picture = videoCapture.read()  #再次看視頻是否結(jié)束，結(jié)束了則until為False

將上訴代碼結(jié)合后，最終程序如下所示：

import cv2
import os

i = 0
j = 0
pathDir = os.listdir(filepath)
filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111'
data='20210823'
save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/'
timeF = 6
kernal=(700,700)
def saveImage(image,SaveAddress,num):
    address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg'
    cv2.imwrite(address,image)
for allDir in pathDir:
    videopath =filepath+'/'+ allDir
    videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath)
    untill,picture=videoCapture.read()
    while untill:
        i+=1
        if (i%timeF==0):
            j+=1
            picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR)
            saveImage(picture,save_filename,j)
            pass
        untill, picture = videoCapture.read()

最后看下效果吧：

第一張圖是文件夾中的視頻，幀率是24幀/秒，第二張圖是一秒取三張圖片后，圖片儲(chǔ)存在文件夾中的圖。

二、圖像轉(zhuǎn)視頻

有時(shí)候我們需要把很多的圖片合成視頻，或者說(shuō)自己寫一個(gè)腳本去加快或者放慢視頻。我寫這個(gè)的目的，是因?yàn)槲矣幸粋€(gè)模型只能處理圖片，但是我想看視頻的處理效果，于是我先視頻變成圖片，然后處理好后把圖片變成視頻，這樣就解決需求啦~

十分詳細(xì)代碼實(shí)現(xiàn)

首先先說(shuō)明需要自己修改的參數(shù)，代碼如下：

if __name__ == '__main__':
    im_dir = ' '  # 圖片幀存放路徑，這里寫一個(gè)文件夾
    dir_list=os.listdir(im_dir)
    fps = 20  # 設(shè)置一個(gè)幀率，每秒鐘幀數(shù)越多，視頻就越快
    dir_video=' ' #合成后視頻的存放視頻
    video_dir = dir_video + '.avi'
    frame2video(im_dir, video_dir, fps)

然后再設(shè)置一個(gè)方法，來(lái)儲(chǔ)存截取后的圖片：

def frame2video(im_dir, video_dir, fps):
    im_list = os.listdir(im_dir)
    im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0])) 
    img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0]))
    img_size = img.size  # 獲得圖片分辨率，文件夾下的圖片分辨率需要一致，要是不一致可以寫一個(gè)if函數(shù)resize一下~
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # opencv版本是3
    videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
    for i in im_list:
        im_name = os.path.join(im_dir + i)
        frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1)
        videoWriter.write(frame)
    videoWriter.release()
    print('Done')

大功告成

import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image

def frame2video(im_dir, video_dir, fps):
    im_list = os.listdir(im_dir)
    im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0]))
    img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0]))
    img_size = img.size 
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # opencv版本是3
    videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)

    for i in im_list:
        im_name = os.path.join(im_dir + i)
        frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1)
        videoWriter.write(frame)

    videoWriter.release()
    print('Done')


if __name__ == '__main__':
    im_dir = ' '
    dir_list=os.listdir(im_dir)
    fps = 20
    dir_video=' '
    video_dir = dir_video + '.avi'
    frame2video(im_dir, video_dir, fps)

以上就是Python實(shí)現(xiàn)圖片和視頻的相互轉(zhuǎn)換的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python圖片和視頻相互轉(zhuǎn)換的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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