import cv2
import os

def video_to_frames(video_path, outPutDirName):
    times = 0
    
    # 提取視頻的頻率，每1幀提取一個
    frame_frequency = 1
    
	# 如果文件目錄不存在則創(chuàng)建目錄
    if not os.path.exists(outPutDirName):
        os.makedirs(outPutDirName)
        
    # 讀取視頻幀
    camera = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    while True:
        times = times + 1
        res, image = camera.read()
        if not res:
            print('not res , not image')
            break
        # 按照設(shè)置間隔存儲視頻幀
        if times % frame_frequency == 0:
            cv2.imwrite(outPutDirName + '\\' + str(times)+'.jpg', image)
            
    print('圖片提取結(jié)束')
    # 釋放攝像頭設(shè)備
    camera.release()

2、多線程方法

多線程的應(yīng)用主要使用了 threading 庫。

其中：

threading.Thread( ) 函數(shù)主要用來調(diào)用多線程，其中參數(shù) “target” 是上面用到的函數(shù)，參數(shù) “args” 是上面函數(shù)的輸入?yún)?shù)。

其中有關(guān)多線程的詳細(xì)介紹，以及速度提升效果可參考這篇文章

import threading
threading.Thread(target=video_to_frames, args=(video_path, outPutDirName)).start()

經(jīng)驗(yàn)證，速度提升還是很快的！

3、整體代碼

import cv2
import os
import threading

def video_to_frames(video_path, outPutDirName):
    times = 0
    
    # 提取視頻的頻率，每1幀提取一個
    frame_frequency = 1
    
	# 如果文件目錄不存在則創(chuàng)建目錄
    if not os.path.exists(outPutDirName):
        os.makedirs(outPutDirName)
        
    # 讀取視頻幀
    camera = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    while True:
        times = times + 1
        res, image = camera.read()
        if not res:
            print('not res , not image')
            break
        if times % frame_frequency == 0:
            cv2.imwrite(outPutDirName + '\\' + str(times)+'.jpg', image)
            
    print('圖片提取結(jié)束')
    camera.release()


if __name__ == "__main__":
    input_dir = r'D:\datasets\cow_dataset'       # 輸入的video文件夾位置
    save_dir = r'E:\relate_code\dataset'         # 輸出圖片到當(dāng)前目錄video文件夾下
    count = 0   # 視頻數(shù)
    for video_name in os.listdir(input_dir):
        video_path = os.path.join(input_dir, video_name)
        outPutDirName = os.path.join(save_dir, video_name[:-4])
        threading.Thread(target=video_to_frames, args=(video_path, outPutDirName)).start()
        count = count + 1
        print("%s th video has been finished!" % count)

補(bǔ)充

還可以利用Python實(shí)現(xiàn)抽取剔除視頻幀工具

代碼

下面是使用opencv對視頻中間幾幀抽取的方法。

主要的思路是在讀取frame的時候，順便把幀寫下來。

同時如果不是需要抽取剔除的幀，直接continue到下個循環(huán)。

樣例代碼如下，主要按照MP4格式進(jìn)行處理。

#!/user/bin/env python
# coding=utf-8
"""
@project : csdn-pro
@author  : 劍客阿良_ALiang
@file   : test.py
@ide    : PyCharm
@time   : 2022-06-30 17:55:48
"""
 
import cv2
 
 
# 視頻抽幀
def extract_frame(video_path: str, result_path: str, fps, weight, height, start, end):
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    videoWriter = cv2.VideoWriter(result_path, fourcc, fps, (weight, height))
    vc = cv2.VideoCapture(video_path)
    if vc.isOpened():
        ret, frame = vc.read()
    else:
        ret = False
    count = 0  # count the number of pictures
    while ret:
        ret, frame = vc.read()
        if start <= count <= end:
            count += 1
            continue
        else:
            videoWriter.write(frame)
            count += 1
    print(count)
    videoWriter.release()
    vc.release()
 
 
if __name__ == '__main__':
    extract_frame('C:\\Users\\xxx\\Desktop\\123.mp4', 'C:\\Users\\xxx\\Desktop\\114.mp4', 25, 640, 368, 119, 125)

注意

1、extract_frame方法的入?yún)⒎謩e為：輸入視頻地址、輸出視頻地址、視頻fps、視頻分辨率寬、視頻分辨率高、視頻需要抽掉的起始幀、視頻需要抽掉的結(jié)束幀。

到此這篇關(guān)于Python快速從視頻中提取視頻幀的方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python提取視頻幀內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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