『OpenCV-Python』视频的读取和保存

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上一讲介绍了 OpenCV 的读取图片的方法，这一讲简单聊聊 OpenCV 读取和保存视频。

视频的来源主要有2种，一种是本地视频文件，另一种是实时视频流，比如手机和电脑的摄像头。

要读取这两种视频的方法都是一样的，只是传的参数不同而已。

读取摄像头视频

读取摄像头的内容并显示出来需要几步

1. 获取摄像头内容
2. 逐帧渲染

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    # 获取一帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("找不到摄像头")
        break  # 如果读取失败（如视频结束），退出循环

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

解读一下上面的代码。

• 通过 cv2.VideoCapture(0) 读取视频，传入参数 0 表示打开默认摄像头。对于有多个摄像头的设备，可以使用 1、2 等参数指定其他摄像头。
• 使用 cap.isOpened() 检查摄像头是否成功打开。如果失败，程序将退出。
• cap.read() 可以读取视频里的1帧，ret 表示读取是否成功，frame 包含图像数据。
• 1帧只有1个画面，所以通过 while 循环不断读取视频流的内容。
• 将 cv2.waitKey(1) 设置为 1 毫秒的延时，这样可以实现几乎实时的显示效果。
• 最后通过 cv2.waitKey(1) == ord('q') 判断用户有没有按下“q”键，如果按下了就退出循环，然后关闭所有窗口释放资源。

读取本地视频文件

读取本地视频文件的操作流程和读取摄像头视频流差不多，最主要的区别是 cv2.waitKey() 里需要传入的数值。

import cv2

input_video_path = "./01.mov"  # 输入视频路径
cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)

while cap.isOpened():
    # 获取一帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("找不到视频")
        break  # 如果读取失败（如视频结束），退出循环

    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(30) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

• input_video_path 存放本地视频的文件地址，需要包含文件类型的后缀名。
• 把视频地址丢进 cv2.VideoCapture() 里就可以读取到这个视频了。
• while 里的操作和前面读取摄像头视频流一样，唯一区别是 cv2.waitKey(30) ，这里我传入了30，这表示每一帧的显示时间是30毫秒，这样视频播放速度就比较正常。

保存视频

不管是将摄像头的视频保存到本地，还是在本地视频增加一点滤镜再保存到本地，操作都是一样的。

主要有以下几步操作：

1. 获取视频源
2. 设置要输出的视频路径、参数（宽、高、帧率）
3. 逐帧保存视频

举个例子，我要将一个彩色的视频转成黑白视频再保存到本地。

import cv2

# 指定本地视频路径和输出路径
input_video_path = "01.mov"       # 输入视频路径
output_video_path = "01_gray.mp4"  # 输出灰度视频路径

# 打开输入视频文件
cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)

# 检查视频是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("Error: Could not open video.")
    exit()

# 获取原视频的宽度、高度和帧率
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# 创建 VideoWriter 对象，用于保存灰度视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # 视频编码格式
out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height), isColor=False)

# 逐帧读取视频、转换为灰度并保存
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将帧转换为灰度图像
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 保存灰度帧到输出视频
    out.write(gray_frame)

    # 显示灰度帧（可选）
    cv2.imshow("Gray Video", gray_frame)
    
    # 设置退出条件：按下 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频资源并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

说明一下上面的代码。

• 读取视频：cv2.VideoCapture(input_video_path) 用于读取视频文件。
• 获取视频属性：如帧宽度、高度和帧率等，用于配置输出视频。

• 创建输出视频：cv2.VideoWriter(filename, fourcc, fps, frameSize, isColor) 用于创建保存视频的对象。

  • cv2.VideoWriter 的 output_video_path 参数用来指定保存视频文件的路径。

  • fourcc 表示视频编码格式的四字符代码，常用的格式有：

    • cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID'): 常用于 .avi 格式的视频，跨平台兼容性较好。
    • cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'): 使用 Motion JPEG 编码，也可以用于 .avi 格式。
    • cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'): 常用于 .mp4 格式的视频。
    • cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'): 支持 .avi 格式。
  • fps 表示视频的帧率，即每秒帧数（Frames Per Second）。帧率决定视频的播放速度和流畅度。常用的帧率数值有24、30、60。在上面的例子中使用的是原视频的帧率。
  • frameSize 用于设置输出视频帧的宽度和高度，单位是像素。
  • isColor 指示视频是否是彩色。默认是 True 表示才是。
• 循环读取和保存帧：每一帧读取后可以对帧进行处理，然后写入到输出视频中。
• 释放资源：处理完成后释放资源，确保文件保存正确。

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以上就是本文的全部内容。加上上一篇介绍如何读取和保存图片，学习 OpenCV 需要的“材料”已经准备好了。接下来几讲都是介绍 OpenCV 的基础用法，也就是学习“如何加工这些材料”。基础扎实后再讲解几个实战案例。

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