【opencv+图像处理】(Gui Features in OpenCV) 1-1摄像头：采集摄像头视频，读取视频帧，录制视频-Toy模板网

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本专栏代码总库地址 https://github.com/xiawei20161308104/xv_opencv_tutorials
本节代码路径

xv_opencv_tutorials/VideoRelated/get_started_with_videos.py

xv_opencv_tutorials/VideoRelated/get_and_set_video.py

xv_opencv_tutorials/VideoRelated/save_video.py

参考官网https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html

0.本节涉及的opencv新函数

从设备，可以是摄像头可以是本地视频，获取视频的函数 cv.VideoCapture()❗️本函数作用在于创建一个VideoCapture或者VideoWriter对象，真正的读取和写入是通过创建的对象进行read和write的调用的。视频可以采用不同的格式，如AVI，MP4，MOV等，这些格式定义了视频文件的编码方式、分辨率、帧率等参数。
视频写入函数 cv.VideoWriter()
读取视频 cv.VideoCapture.read()
写入视频 cv.VideoWriter.write(frame)
打开，判断是否打开isOpened () open()
获取参数，更改参数 cv.VideoCapture.get(propId) cv.VideoCapture.set(propId, value)
释放视频 cv.VideoCapture.release()

1.什么是视频

1️⃣ 什么是帧，帧的快慢是什么，影响什么

视频的基本组成部分是帧（frame），即一系列静态图像，这些图像在一定速率下以连续的方式播放，形成动态图像，例如30帧/秒。视频每秒的帧数被称为帧率（Frame Rate），通常用“fps”（Frames Per Second）表示。例如，30fps表示视频每秒钟包含30帧图像。帧率决定了视频的流畅度和真实感。较高的帧率可以使视频看起来更加流畅，因为它们可以更快地刷新图像。例如，60fps的视频比30fps的视频看起来更加流畅。此外，较高的帧率还可以减少视频中的模糊和颤动，因为它们可以更好地捕捉运动。但较高的帧率会导致文件变大和编解码更复杂，因为需要处理更多的帧图像。

总的来说，选择正确的帧率可以提高视频的观看体验并确保最佳的视觉效果。通常，电影和电视节目的帧率为24fps或30fps，而游戏和动画的帧率通常为60fps，现在的一般更高120fp很常见。

2️⃣帧是什么，什么是视频分辨率,分辨率与什么有关系

每个帧由像素组成，像素是图像中最小的单元，可以包含颜色和亮度信息。视频分辨率是指视频中每个帧的像素数量，通常用水平像素数和垂直像素数表示。例如，分辨率为1920x1080的视频表示每帧有1920个水平像素和1080个垂直像素。分辨率取决于采集和播放设备。
摄像设备的分辨率：摄像设备的分辨率决定了视频中每个帧的像素数量。高分辨率的摄像设备可以捕捉更多的像素，从而产生更高分辨率的视频。
播放设备的分辨率：播放设备的分辨率决定了视频的最终分辨率。如果视频的分辨率高于播放设备的分辨率，那么视频将被缩小以适应播放设备，从而可能导致图像失真和模糊。

2.从摄像头获取视频

1️⃣步骤

先创建一个VideoCapture对象，它的参数是设备索引或视频文件的名称，设备索引只是用来指定哪个摄像机的数字，通常情况下写0代表笔记本默认摄像头，如果你有外接摄像头需要传1来选择第二台摄像机，以此类推。
之后，就可以逐帧获取图像。
最后要释放资源也就是创建的VideoCapture对象。

2️⃣代码

git代码地址

import cv2 as cv

# 创建VideoCapture对象，用创建的对象去做之后的操作
cap = cv.VideoCapture(0)
# 检测有无摄像头正常使用
# 这是一个必要的验证，当cap为空的时候，后续调用会报错。
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()

# 获取视频流是一个连续的循环过程,一直在获取,不是说获取到一帧就可以了
while True:
    # 通过创建的VideoCapture对象逐帧获取视频,会返回两个参数,ret返回true和false代表是否正常获取到帧,以及视频是否结束
    # frame代表获取到的帧
    ret, frame = cap.read()
    # if frame is read correctly ret is True
    if not ret:
        print("不能正常读取视频帧")
        break
    # 将获取到的视频帧,也就是一幅幅图像,转为灰度图
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 展示
    cv.imshow('frame', gray)
    # q退出获取视频流
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# 释放资源
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

3️⃣效果

【opencv+图像处理】(Gui Features in OpenCV) 1-1摄像头：采集摄像头视频，读取视频帧，录制视频

4️⃣一些相关重载函数

VideoCapture参数可以选择文件路径，例如:cv2.VideoCapture('test_video.mp4')
isOpened()判断是否打开，cv.VideoCapture.open用来打开一段视频流，例如：cv.VideoCapture.open('test_video.mp4'),如果设备或者视频被打开，则会返回true

3.通过opencv获取视频设备的参数，设置新参数

1️⃣获取设备参数

cv.VideoCapture.get( propId ) 获取设备参数，propld填写cv2提供的参数选项，官网提供了70种可以查询的参数。返回值就是改参数的值，如果查询的参数不存在或者不支持，不报错，会返回0 。
这里只列举几个常见的。也有一些获取亮度饱和度等，需要支持的设备。

2️⃣更改设备参数

cv.VideoCapture.set( propId, value )更改设备参数，由propId更改到value 即使返回true，可能无效，是否有效取决于设备硬件、驱动和API后端。

propld参数值	返回值
cv.CAP_PROP_POS_MSEC	返回视频文件的当前位置，以毫秒计。
cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH	返回视频流中帧的宽度。
cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT	返回视频流中的帧的高度。
cv.CAP_PROP_FPS	返回视频帧率。
cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT	返回视频文件中的帧数。
cv.CAP_PROP_POS_MSEC	查询视频文件的当前位置，以毫秒计。

3️⃣代码

git仓库地址

import cv2 as cv

# 创建VideoCapture对象，用创建的对象去做之后的操作
cap2 = cv.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取设备参数，cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,CAP_PROP_FRAME_HEIGHT是cv2提供的参数选项
    width, height = cap2.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH), cap2.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
    # 我这里是1280.0 720.0
    print(width, height)

    # 以原分辨率的两倍来捕获
    cap2.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width * 2)
    cap2.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height * 2)
    _, frame2 = cap2.read()

    gray_double = cv.cvtColor(frame2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 展示
    cv.imshow('doubel read', gray_double)
    # q退出获取视频流
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# 释放资源
cap2.release()
cv.destroyAllWindows()

效果：

【opencv+图像处理】(Gui Features in OpenCV) 1-1摄像头：采集摄像头视频，读取视频帧，录制视频
很明显长变为原来的2倍了，宽没变，因为，实际是否起作用取决于硬件

4.录制视频并保存

1️⃣ 步骤

定义编码方式，创建VideoWriter对象，有五个参数,VideoWriter (const String &filename, int fourcc, double fps, Size frameSize, bool isColor=true)分别是：
- 输出的文件名，如’output.avi’
- 编码方式FourCC码
- 帧率FPS
- 要保存的分辨率大小
- 最后一个是isColor标志。如果它是 “True”，编码器就会期待彩色帧，否则就会使用灰阶帧。
定义一个VideoCapture
执行写入函数将VideoCapture捕获的内容按照设定好的方式写入指定位置

2️⃣ 代码

git仓库地址

import numpy as np
import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture(0)
# 定义编码方式创建VideoWriter对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('../imgs/output_video.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))

# 当cap打开状态执行
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break

    # 写入文件
    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()

3️⃣ 效果

【opencv+图像处理】(Gui Features in OpenCV) 1-1摄像头：采集摄像头视频，读取视频帧，录制视频

4️⃣ 补充视频编码方式

视频编码是将视频信号转换为数字信号的过程，以便在数字媒体设备上存储和传输。
常见编码方式有

H.264：H.264是一种广泛使用的视频编码标准，也称为AVC（Advanced Video Coding）。它支持高质量视频压缩，并可提供高清晰度视频和流媒体。
H.265：H.265，也称为HEVC（High Efficiency Video Coding），是一种新的视频编码标准，它比H.264提供更高的压缩比和更好的图像质量。
MPEG-2：MPEG-2是一种广泛使用的视频编码标准，用于数字电视、DVD和蓝光光盘等高清晰度视频。
MPEG-4：MPEG-4是一种支持视频、音频和多媒体内容的编码标准，也用于流媒体和网络视频。
VP9：VP9是一种由Google开发的视频编码标准，它提供比H.264更好的压缩效率和图像质量，并支持4K和8K视频。
AV1：AV1是一种由Alliance for Open Media开发的新一代开放视频编码标准，旨在提供更高的压缩效率和更好的图像质量。

FourCC是一种用于标识视频编解码器的四个字符代码，通常由四个大写字母组成，用于标识视频解码器和编码器。例如，MPEG-4视频格式的FourCC代码是“MP4V”，H.264视频格式的FourCC代码是“H264”。FourCC代码的好处是在视频编辑和处理软件中，可以选择正确的解码器，从而确保视频文件可以正确地播放和编辑，并且在不同的平台和应用程序之间进行交互。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435552.html

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