在人工智能爆火的今天，深度学习被广泛应用于各个领域。深度学习的模型训练离不开大量的样本库。我之前分享过【Python爬虫】批量爬取网页的图片&制作数据集，今天跟大家分享一下如何使用OpenCV库对视频进行抽帧，从而增加样本图片的数量。正好也顺便分享一下如何再将图片组合成视频。当然视频的抽帧组帧还可以应用到很多邻域，我这里是用在制作样本的。
1 视频分解图片（拆帧）
1.1 主函数介绍+代码
cv2.VideoCapture()是OpenCV库中的一个函数，用于读取视频文件或实时视频流。它返回一个视频捕获对象，可以通过这个对象进行视频的读取、操作和释放等操作。
使用cv2.VideoCapture()可以读取视频文件或实时视频流中的每一帧图像。通过循环读取帧，可以获取视频中的所有帧。
这里入参中的target_frame是指间隔多少帧保存一张图片，如果输入1，则全部保存。若视频帧率为60（每秒60张图片），你设置target_frame为120，则两秒保存一张图片。
def Frame_video(video_path, out_path, target_frame=1):
"""
:param video_path: 需要拆帧的视频路径
:param out_path: 拆帧后图片保存路径
:param target_frame: 抽取帧数间隔，默认为1，即1帧保存1张图片
:return: None
"""
print("-------------------------视频抽帧-------------------------")
if not os.path.exists(out_path):
# 判断文件夹是否存在
os.makedirs(out_path)
video = cv2.VideoCapture() # 初始化一个OpenCV的视频读取对象
video.open(video_path)
count = 0 # 记录当前帧数
image_index = 1000001 # 用于保存图片名称
frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取帧数
print('视频共%s帧，抽取%s帧......' % (frames, int(frames/target_frame)))
while True:
_, frame = video.read()
if frame is None:
# print("第%s帧图片无法打开！" % count)
break
if count % target_frame == 0:
if int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100) in [20, 40, 60, 80]:
print("已提取百分之%s,剩余%s帧......" %
(int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100),
int(frames / target_frame) - image_index + 1000000))
save_path = out_path + "%s.png" % image_index
cv2.imwrite(save_path, frame)
image_index += 1
count += 1
video.release()
print("视频已全部抽帧完成......")
print("-------------------------抽帧完成-------------------------")1.2 完整代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time ： 2023/10/25 14:26
@Auth ： RS迷途小书童
@File ：Video Frame Images.py
@IDE ：PyCharm
@Purpose：视频拆帧成图片
"""
import os
import sys
import cv2
def Frame_video(video_path, out_path, target_frame=1):
"""
:param video_path: 需要拆帧的视频路径
:param out_path: 拆帧后图片保存路径
:param target_frame: 抽取帧数间隔，默认为1，即1帧保存1张图片
:return: None
"""
print("-------------------------视频抽帧-------------------------")
if not os.path.exists(out_path):
# 判断文件夹是否存在
os.makedirs(out_path)
video = cv2.VideoCapture() # 初始化一个OpenCV的视频读取对象
video.open(video_path)
count = 0 # 记录当前帧数
image_index = 1000001 # 用于保存图片名称
frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取帧数
print('视频共%s帧，抽取%s帧......' % (frames, int(frames/target_frame)))
while True:
_, frame = video.read()
if frame is None:
# print("第%s帧图片无法打开！" % count)
break
if count % target_frame == 0:
if int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100) in [20, 40, 60, 80]:
print("已提取百分之%s,剩余%s帧......" %
(int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100),
int(frames / target_frame) - image_index + 1000000))
save_path = out_path + "%s.png" % image_index
cv2.imwrite(save_path, frame)
image_index += 1
count += 1
video.release()
print("视频已全部抽帧完成......")
print("-------------------------抽帧完成-------------------------")
if __name__ == '__main__':
print("\n-------------------------基础信息-------------------------")
Video_path = r'G:\D.MP4'
save_dir = r'B:\YOLO\18/'
video1 = cv2.VideoCapture() # 初始化一个OpenCV的视频读取对象
if not video1.open(Video_path):
print("无法打开视频，请检查数据！")
sys.exit()
fps = video1.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取帧率
frame_count = int(video1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 获取视频的总帧数
video1.release() # 清理缓存
duration = frame_count / fps # 计算视频的时长（秒）
print("视频时长为: %ss" % int(duration))
print("视频帧率为: %sFPS" % int(fps))
print("视频帧数为: %s" % int(frame_count))
Frame = int(input("请输入抽取帧数间隔："))
Frame_video(Video_path, save_dir, Frame)
2 图片组合视频（组帧）
2.1 主函数介绍+代码
cv2.VideoWriter函数用于将录制的视频保存成文件。它需要指定文件路径、编码器、帧率和视频尺寸等参数。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-759256.html
def Image_Frame(images_path, out_path, fps):
"""
:param images_path: 输入需要组帧的图片文件夹路径
:param out_path: 输出视频路径
:param fps: 视频帧率
:return: None
"""
print("-------------------------图片组帧-------------------------")
images_lists = os.listdir(images_path) # images_lists.sort()
image_size = Image.open(os.path.join(images_path, images_lists[0])).size
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
video_writer = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, image_size)
for image_list in images_lists:
image_path = os.path.join(images_path, image_list)
frame = cv2.imread(image_path)
video_writer.write(frame)
print("正在添加:", image_list)
video_writer.release()
print("-------------------------组帧完成-------------------------")2.2 完整代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time ： 2023/10/25 16:00
@Auth ： RS迷途小书童
@File ：Images Frame Video.py
@IDE ：PyCharm
@Purpose：图片组帧成视频
"""
import os
import cv2
from PIL import Image
def Image_Frame(images_path, out_path, fps):
"""
:param images_path: 输入需要组帧的图片文件夹路径
:param out_path: 输出视频路径
:param fps: 视频帧率
:return: None
"""
print("-------------------------图片组帧-------------------------")
images_lists = os.listdir(images_path) # images_lists.sort()
image_size = Image.open(os.path.join(images_path, images_lists[0])).size
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
video_writer = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, image_size)
for image_list in images_lists:
image_path = os.path.join(images_path, image_list)
frame = cv2.imread(image_path)
video_writer.write(frame)
print("正在添加:", image_list)
video_writer.release()
print("-------------------------组帧完成-------------------------")
if __name__ == "__main__":
Image_path = r'G:\1/'
Out_path = r'G:\1.mp4'
FPS = int(input("请输入帧率："))
Image_Frame(Image_path, Out_path, FPS)
本次博文就分享到这，如果大家有RS、GIS、Python方面的问题，欢迎大家留言交流。我们一起学习进步！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-759256.html
到了这里，关于【Python入门教程】基于OpenCV视频分解成图片+图片组合成视频（视频抽帧组帧）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
