需求背景

在很多時(shí)候我們需要抽取視頻的某一幀做一些分析或修改等；比如筆者需求就是判斷一個(gè)人在該視頻中出現(xiàn)的頻率，以判斷他是否是這段視頻的主角；

關(guān)于opencv

OpenCV 是 Intel 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù) (Computer Version) 。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。

OpenCV 擁有包括 300 多個(gè) C 函數(shù)的跨平臺(tái)的中、高層 API 。它不依賴于其它的外部庫(kù) —— 盡管也可以使用某些外部庫(kù)。 OpenCV 對(duì)非商業(yè)應(yīng)用和商業(yè)應(yīng)用都是免費(fèi) 的

。同時(shí) OpenCV 提供了對(duì)硬件的訪問(wèn)，可以直接訪問(wèn)攝像頭，并且 opencv 還提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的 GUI(graphics user interface) 系統(tǒng) :highgui 。 我們就通過(guò) OpenCV 提供的一些方法來(lái)構(gòu)造出這個(gè)人臉檢測(cè) （ face detection ） 程序來(lái)。

安裝opencv

pip install opencv-python

用opencv按一定間隔截取視頻幀，并保存為圖片。

這個(gè)例子使用python編程：

代碼:

# -*- coding:utf8 -*-
import cv2
import os
import shutil
def VideoExtract(filename, count=600):
    '''
    :param filename: 視頻文件路徑
    :param count: 保存圖片的幀率間隔
    :return:
    '''
    # 保存圖片的路徑
    savedpath = filename.split('.')[0] + '/'
    isExists = os.path.exists(savedpath)
    if not isExists:
        os.makedirs(savedpath)
        print('path of %s is build' % (savedpath))
    else:
        shutil.rmtree(savedpath)
        os.makedirs(savedpath)
        print('path of %s already exist and rebuild' % (savedpath))
    # 開(kāi)始讀視頻
    videoCapture = cv2.VideoCapture(filename)
    i = 0
    j = 0
    while True:
        success, frame = videoCapture.read()
        i += 1
        if (i % count == 0):
            # 保存圖片
            j += 1
            savedname = filename.split('.')[0] + '_' + str(j) + '_' + str(i) + '.jpg'
            cv2.imwrite(savedpath + savedname, frame)
            print('image of %s is saved' % (savedname))
        if not success:
            break

運(yùn)行完成后在生成的圖片文件夾中會(huì)寫(xiě)入很多圖片，也就是我們剛剛每個(gè)count幀抽出的畫(huà)面

根據(jù)這個(gè)抽幀情況來(lái)看該視頻主角應(yīng)該就是TRUMP了；

抽幀之前當(dāng)然要做一些視頻屬性的判斷，如視頻時(shí)長(zhǎng)、視頻大小等

cap = cv2.VideoCapture(video_name)
# 幀率
fps = int(round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)))
# 分辨率-寬度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
# 分辨率-高度
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 總幀數(shù)
frame_counter = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 時(shí)長(zhǎng)，單位s
duration = frame_counter / fps

opencv-python獲取視頻相關(guān)信息

以下是opencv-python可以獲取視頻的相關(guān)信息，可以通過(guò)從0開(kāi)始的序號(hào)獲取

CV_CAP_PROP_POS_MSEC 視頻文件的當(dāng)前位置（以毫秒為單位）或視頻捕獲時(shí)間戳。

CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 接下來(lái)要解碼/捕獲的幀的基于0的索引。

CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 視頻文件的相對(duì)位置：0 - 電影的開(kāi)始，1 - 電影的結(jié)尾。

CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 視頻流中幀的寬度。

CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 視頻流中幀的高度。

CV_CAP_PROP_FPS 幀速率。

CV_CAP_PROP_FOURCC 編解碼器的4字符代碼。

CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 視頻文件中的幀數(shù)。

CV_CAP_PROP_FORMAT 返回的Mat對(duì)象的格式 retrieve() 。

CV_CAP_PROP_MODE 指示當(dāng)前捕獲模式的特定于后端的值。

CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 圖像的亮度（僅適用于相機(jī)）。

CV_CAP_PROP_CONTRAST 圖像對(duì)比度（僅適用于相機(jī)）。

CV_CAP_PROP_SATURATION 圖像的飽和度（僅適用于相機(jī)）。

CV_CAP_PROP_HUE 圖像的色調(diào)（僅適用于相機(jī)）。

CV_CAP_PROP_GAIN 圖像的增益（僅適用于相機(jī)）。

CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光（僅適用于相機(jī)）。

CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 布爾標(biāo)志，指示是否應(yīng)將圖像轉(zhuǎn)換為RGB。

CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_U 白平衡設(shè)置的U值（注意：目前僅支持DC1394 v 2.x后端）

CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_V 白平衡設(shè)置的V值（注意：目前僅支持DC1394 v 2.x后端）

CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立體攝像機(jī)的整流標(biāo)志（注意：目前僅支持DC1394 v 2.x后端）

CV_CAP_PROP_ISO_SPEED攝像機(jī) 的ISO速度（注意：目前僅支持DC1394 v 2.x后端）

CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE 存儲(chǔ)在內(nèi)部緩沖存儲(chǔ)器中的幀數(shù)（注意：目前僅支持DC1394 v 2.x后端）

以上就是巧妙使用python opencv庫(kù)玩轉(zhuǎn)視頻幀率的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python opencv庫(kù)玩轉(zhuǎn)視頻幀率的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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