opencv(4.5.3)-python(三)--视频入门

翻译及校对：cvtutorials.com

目标

• • 学习读取视频、显示视频和保存视频。
• • 学会从摄像机中捕捉视频并显示它。
• • 你将学习这些函数：cv.VideoCapture(), cv.VideoWriter()

从摄像机中捕获视频

通常情况下，我们必须用摄像机来捕获实时流。OpenCV提供了一个非常简单的接口来做到这一点。让我们从摄像头（我使用的是笔记本电脑上的内置网络摄像头）捕捉一段视频，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务就可以开始了。

为了捕捉视频，你需要创建一个VideoCapture对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引是个数字，用来指定哪个摄像机。通常情况下，会有一台摄像机被连接。所以我只需传递0（或-1）。你可以通过传递1来选择第二台摄像机，以此类推。之后，你就可以逐帧地捕捉。但在最后，不要忘记释放捕获。

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()

cap.read()返回一个bool（真/假）。如果该帧被正确读取，它将是True。所以你可以通过检查这个返回值来检查视频是否结束。

有时，cap可能没有初始化捕获。在这种情况下，这段代码会显示一个错误。你可以通过cap.isOpened()方法检查它是否被初始化了。如果是 "True"，则是OK。否则就用cap.open()打开它。

你还可以使用cap.get(propId)方法访问这个视频的一些功能，其中propId是一个从0到18的数字。每个数字表示该视频的一个属性（如果它适用于该视频）。完整的细节可以在这里看到：cv::VideoCapture::get()。其中一些值可以用cap.set(propId, value)来修改。Value是你想要的新值。

例如，我可以通过cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)和cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)检查帧的宽度和高度。它给我的默认值是640x480。但我想把它修改为320x240。只要用ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)和ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)。

如果你得到一个错误，请确保你的相机在使用任何其他相机应用程序（如Linux中的Cheese）时工作正常。

从文件中播放视频

从文件中播放视频与从摄像机中捕捉视频是一样的，只是把摄像机索引改为视频文件名。另外，在显示帧的时候，为cv.waitKey()使用适当的时间。如果时间太短，视频就会很快，如果时间太长，视频就会很慢（嗯，这就是你如何在慢动作中显示视频）。在正常情况下，25毫秒就可以了。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('vtest.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
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow('frame', gray)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

确保安装了正确版本的ffmpeg或gstreamer。有时，使用视频捕捉是一件令人头痛的事，主要是由于错误地安装了ffmpeg/gstreamer。

保存视频

所以我们捕捉了一段视频并逐帧处理，我们想保存该视频。对于图像来说，这非常简单：只需使用cv.imwrite()。在这里，需要多做一点工作。

这一次我们创建一个VideoWriter对象。我们应该指定输出文件名（例如：output.avi）。然后我们应该指定FourCC代码（详情见下段）。然后应该传递每秒的帧数（fps）和帧大小。最后一个是isColor标志。如果它是 "真"，编码器就会使用彩色帧，否则就会使用灰阶帧。

FourCC是一个4字节的编码，用于指定视频编解码器。可用编码列表可以在fourcc.org上找到。具体编码依赖于平台。以下编解码器很常用：

• • 在Fedora中：divx, xvid, mjpg, x264, wmv1, wmv2。(XVID是更可取的。MJPG的结果是大尺寸的视频。X264提供非常小尺寸的视频)
• • 在Windows中：DIVX (更多有待测试和添加)
• • 在OSX中：MJPG（.mp4），DIVX（.avi），X264（.mkv）。

FourCC编码传递为cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G')或cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')用于MJPG。

下面的代码从一个摄像机中捕获帧，在垂直方向上翻转每一帧，并保存视频。

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, 0)
    # 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()