如何使用python opencv库玩转视频帧率
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需求背景
在很多时候我们需要抽取视频的某一帧做一些分析或修改等；比如笔者需求就是判断一个人在该视频中出现的频率，以判断他是否是这段视频的主角；
关于opencv
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的
。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。 我们就通过 OpenCV 提供的一些方法来构造出这个人脸检测 （ face detection ） 程序来。
安装opencv
pip install opencv-python
用opencv按一定间隔截取视频帧，并保存为图片。
这个例子使用python编程：
代码:
# -*- coding:utf8 -*-
import cv2
import os
import shutil
def VideoExtract(filename, count=600):
'''
:param filename: 视频文件路径
:param count: 保存图片的帧率间隔
:return:
'''
# 保存图片的路径
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))
# 开始读视频
videoCapture = cv2.VideoCapture(filename)
i = 0
j = 0
while True:
success, frame = videoCapture.read()
i += 1
if (i % count == 0):
# 保存图片
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
运行完成后在生成的图片文件夹中会写入很多图片，也就是我们刚刚每个count帧抽出的画面
根据这个抽帧情况来看该视频主角应该就是TRUMP了；
抽帧之前当然要做一些视频属性的判断，如视频时长、视频大小等
cap = cv2.VideoCapture(video_name) # 帧率 fps = int(round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))) # 分辨率-宽度 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 分辨率-高度 height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 总帧数 frame_counter = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) cap.release() cv2.destroyAllWindows() # 时长，单位s duration = frame_counter / fps
opencv-python获取视频相关信息
以下是opencv-python可以获取视频的相关信息，可以通过从0开始的序号获取
CV_CAP_PROP_POS_MSEC 视频文件的当前位置（以毫秒为单位）或视频捕获时间戳。
CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 接下来要解码/捕获的帧的基于0的索引。
CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 视频文件的相对位置：0 - 电影的开始，1 - 电影的结尾。
CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 视频流中帧的宽度。
CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 视频流中帧的高度。
CV_CAP_PROP_FPS 帧速率。
CV_CAP_PROP_FOURCC 编解码器的4字符代码。
CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 视频文件中的帧数。
CV_CAP_PROP_FORMAT 返回的Mat对象的格式 retrieve() 。
CV_CAP_PROP_MODE 指示当前捕获模式的特定于后端的值。
CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 图像的亮度（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_CONTRAST 图像对比度（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_SATURATION 图像的饱和度（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_HUE 图像的色调（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_GAIN 图像的增益（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 布尔标志，指示是否应将图像转换为RGB。
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_U 白平衡设置的U值（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_V 白平衡设置的V值（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立体摄像机的整流标志（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_ISO_SPEED摄像机 的ISO速度（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE 存储在内部缓冲存储器中的帧数（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
以上就是关于“如何使用python opencv库玩转视频帧率”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注蜗牛博客行业资讯频道。
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