視頻處理在OpenCV中處于極為重要的地位，目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤等各種實(shí)時(shí)圖像處理算法都是以視頻為基礎(chǔ)。

從相機(jī)捕獲視頻

首先我們來(lái)了解一下使用電腦自帶的相機(jī)來(lái)進(jìn)行捕獲視頻。通常，我們必須使用攝像機(jī)捕獲實(shí)時(shí)流。OpenCV提供了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的界面來(lái)執(zhí)行此操作。讓我們從相機(jī)捕獲視頻(我使用筆記本電腦上的內(nèi)置網(wǎng)絡(luò)攝像頭)，我們需要了解幾個(gè)函數(shù)：

cap = cv2.VideoCapture(0)

VideoCapture()中參數(shù)是0，表示打開(kāi)筆記本的內(nèi)置攝像頭，參數(shù)是視頻文件路徑則打開(kāi)視頻，如cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")，當(dāng)然了，如果你外接的有其他的攝像頭，那就可以選用其他的參數(shù)例如1從而調(diào)用它。

ret,frame = cap.read()

cap.read()按幀讀取視頻，ret,frame是獲cap.read()方法的兩個(gè)返回值。其中ret是布爾值，如果讀取幀是正確的則返回True，如果文件讀取到結(jié)尾，它的返回值就為False。frame就是每一幀的圖像，是個(gè)三維矩陣，我們都知道視頻是由一幀一幀的圖像連續(xù)組成的，OpenCV在對(duì)圖像處理時(shí)就是對(duì)每一幀的圖像進(jìn)行快速處理。

cv2.waitkey()

waitKey()方法本身表示等待鍵盤輸入，參數(shù)是1，表示延時(shí)1ms切換到下一幀圖像，對(duì)于視頻而言；參數(shù)為0，如cv2.waitKey(0)只顯示當(dāng)前幀圖像，相當(dāng)于視頻暫停,；參數(shù)過(guò)大如cv2.waitKey(1000)，會(huì)因?yàn)檠訒r(shí)過(guò)久而卡頓感覺(jué)到卡頓。

c得到的是鍵盤輸入的ASCII碼，esc鍵對(duì)應(yīng)的ASCII碼是27，即當(dāng)按esc鍵是if條件句成立。

release()

調(diào)用release()釋放攝像頭，調(diào)用destroyAllWindows()關(guān)閉所有圖像窗口。

現(xiàn)在我們首先進(jìn)行代碼實(shí)驗(yàn)，之后會(huì)進(jìn)行一些說(shuō)明：import?numpy?as?np

import?cv2?as?cv

cap?=?cv.VideoCapture(0)

if?not?cap.isOpened():

print("Cannot?open?camera")

exit()

while?True:

#?Capture?frame-by-frame

ret,?frame?=?cap.read()

#?if?frame?is?read?correctly?ret?is?True

if?not?ret:

print("Can't?receive?frame?(stream?end?).?Exiting?...")

break

#?Our?operations?on?the?frame?come?here

#?gray?=?cv.cvtColor(frame,?cv.COLOR_BGR2GRAY)

#?Display?the?resulting?frame

cv.imshow('frame',?gray)

if?cv.waitKey(1)?==?ord('q'):

break

#?When?everything?done,?release?the?capture

cap.release()

cv.destroyAllWindows()

isOpened可以確定攝像頭是否被打開(kāi)，如果打開(kāi)則繼續(xù)，如果未成功打開(kāi)則自動(dòng)退出。前面的時(shí)候我們已經(jīng)講過(guò)，frame所指代的，就是攝像頭視頻的每一幀圖像，所以在顯示時(shí)，我們也是顯示每一幀。如果對(duì)每一幀圖像都進(jìn)行灰度化處理，那么所顯示的視頻就是灰度化視頻，當(dāng)然，關(guān)于灰度化現(xiàn)在還沒(méi)有講到，但是可以先做個(gè)小實(shí)驗(yàn)，我們來(lái)看代碼：import?numpy?as?np

import?cv2?as?cv

cap?=?cv.VideoCapture(0)

if?not?cap.isOpened():

print("Cannot?open?camera")

exit()

while?True:

#?Capture?frame-by-frame

ret,?frame?=?cap.read()

#?if?frame?is?read?correctly?ret?is?True

if?not?ret:

print("Can't?receive?frame?(stream?end?).?Exiting?...")

break

#?Our?operations?on?the?frame?come?here

gray?=?cv.cvtColor(frame,?cv.COLOR_BGR2GRAY)

#?Display?the?resulting?frame

cv.imshow('frame',?gray)

if?cv.waitKey(1)?==?ord('q'):

break

#?When?everything?done,?release?the?capture

cap.release()

cv.destroyAllWindows()

大家自己實(shí)驗(yàn)，體驗(yàn)一下效果。或許有的人已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，我們的視頻跟實(shí)際中好像是相反的，屬于鏡像效果，我們可以取消這種效果，在這里需要介紹一個(gè)函數(shù)，后面在圖像增強(qiáng)部分也會(huì)介紹到：

cv2.flip?()

函數(shù)原型：flip(src, flipCode[, dst])

src代表輸入的圖像，我么你來(lái)看一下flipCode的參數(shù)表：

現(xiàn)在我們加入這行代碼：import?numpy?as?np

import?cv2?as?cv

cap?=?cv.VideoCapture(0)

if?not?cap.isOpened():

print("Cannot?open?camera")

exit()

while?True:

#?Capture?frame-by-frame

ret,?frame?=?cap.read()

frame?=?cv.flip(frame,?1)

#?if?frame?is?read?correctly?ret?is?True

if?not?ret:

print("Can't?receive?frame?(stream?end?).?Exiting?...")

break

#?Our?operations?on?the?frame?come?here

gray?=?cv.cvtColor(frame,?cv.COLOR_BGR2GRAY)

#?Display?the?resulting?frame

cv.imshow('frame',?gray)

if?cv.waitKey(1)?==?ord('q'):

break

#?When?everything?done,?release?the?capture

cap.release()

cv.destroyAllWindows()

再實(shí)驗(yàn)會(huì)發(fā)現(xiàn)圖像已經(jīng)沒(méi)有那種鏡像效果了。

從文件播放視頻

從文件播放視頻與從攝像機(jī)捕獲視頻相同，只是將攝像機(jī)索引更改為視頻文件名。另外，在顯示框架時(shí)，請(qǐng)使用適當(dāng)?shù)臅r(shí)間cv.waitKey()。如果太少，則視頻將非常快，而如果太高，則視頻將變得很慢(嗯，這就是顯示慢動(dòng)作的方式)。正常情況下25毫秒就可以了。

給出實(shí)例代碼：import?cv2?as?cv

cap?=?cv.VideoCapture('test.avi')

while?cap.isOpened():

ret,?frame?=?cap.read()

#?if?frame?is?read?correctly?ret?is?True

if?not?ret:

print("Can't?receive?frame?(stream?end?).?Exiting?...")

break

cv.imshow('frame',?frame)

if?cv.waitKey(25)?==?ord('q'):

break

cap.release()

cv.destroyAllWindows()

保存視頻

當(dāng)我們想要保存圖像的時(shí)候，，這非常簡(jiǎn)單：只需使用cv2.imwrite()。而當(dāng)我們想要保存視頻的時(shí)候，需要做更多的工作。

這次我們創(chuàng)建一個(gè)VideoWriter對(duì)象。我們應(yīng)該指定輸出文件名(例如：output.avi)。然后，我們應(yīng)指定FourCC代碼(下一段中的詳細(xì)信息)。然后應(yīng)傳遞每秒的幀數(shù)(fps)和幀大小。最后一個(gè)是isColor標(biāo)志。如果為True，則編碼器需要彩色框，否則將與灰度框一起使用。

FourCC是一個(gè)4字節(jié)的代碼，用于指定視頻編碼器以及****。可用代碼列表可在fourcc.org中找到，它取決于平臺(tái)。在Fedora中：DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。(最好使用XVID。MJPG可以生成大尺寸的視頻。X264提供非常小的尺寸的視頻)

在Windows中：DIVX(尚待測(cè)試和添加)

在OSX中：MJPG(.mp4)，DIVX(.avi)，X264(.mkv)。

FourCC代碼作為MJPG的`cv.VideoWriter_fourcc('M'，'J'，'P'，'G')or cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')`傳遞。

以下代碼從攝像機(jī)捕獲，在垂直方向上翻轉(zhuǎn)每一幀，然后保存視頻：import?numpy?as?np

import?cv2?as?cv

cap?=?cv.VideoCapture(0)

#?Define?the?codec?and?create?VideoWriter?object

fourcc?=?cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

out?=?cv.VideoWriter('output.avi',?fourcc,?20.0,?(640,??480))

while?cap.isOpened():

ret,?frame?=?cap.read()

if?not?ret:

print("Can't?receive?frame?(stream?end?).?Exiting?...")

break

frame?=?cv.flip(frame,?1)

#?write?the?flipped?frame

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()

大家可以自己嘗試演示效果。

視頻處理的部分基本上就結(jié)束了，以上介紹到的將是以后學(xué)習(xí)中非常重要的基礎(chǔ)。而事實(shí)上，OpenCV中對(duì)于視頻的處理也有更多的操作，現(xiàn)在介紹最后一個(gè)函數(shù)：

VideoCapture.get()

由于前面我們已經(jīng)指定cap = cv.VideoCapture(0)，所以調(diào)用此函數(shù)只需用cap.get()，get中將傳入?yún)?shù)，給出參數(shù)表：

共有18個(gè)參數(shù)，而至于相關(guān)的代碼，請(qǐng)大家自己實(shí)驗(yàn)，可以使用print函數(shù)輸出視頻的詳細(xì)信息。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python如何处理视频_OpenCV-Python系列之视频处理入门的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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