import os
import cv2 ##加载OpenCV模块 def video2frames(pathIn='',
pathOut='',
imgname='',
only_output_video_info = False,
extract_time_points = None,
initial_extract_time = 0,
end_extract_time = None,
extract_time_interval = -1,
output_prefix = 'img', jpg_quality = 100,
isColor = True):
'''
pathIn:视频的路径,比如:F:\python_tutorials\test.mp4
pathOut:设定提取的图片保存在哪个文件夹下,比如:F:\python_tutorials\frames1\。如果该文件夹不存在,函数将自动创建它
only_output_video_info:如果为True,只输出视频信息(长度、帧数和帧率),不提取图片
extract_time_points:提取的时间点,单位为秒,为元组数据,比如,(2, 3, 5)表示只提取视频第2秒, 第3秒,第5秒图片
initial_extract_time:提取的起始时刻,单位为秒,默认为0(即从视频最开始提取)
end_extract_time:提取的终止时刻,单位为秒,默认为None(即视频终点)
extract_time_interval:提取的时间间隔,单位为秒,默认为-1(即输出时间范围内的所有帧)
output_prefix:图片的前缀名,默认为frame,图片的名称将为frame_000001.jpg、frame_000002.jpg、frame_000003.jpg......
jpg_quality:设置图片质量,范围为0到100,默认为100(质量最佳)
isColor:如果为False,输出的将是黑白图片
''' cap = cv2.VideoCapture(pathIn) ##打开视频文件
n_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) ##视频的帧数
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) ##视频的帧率
print(fps)
dur = n_frames/fps ##视频的时间 ##如果only_output_video_info=True, 只输出视频信息,不提取图片
if only_output_video_info:
print('only output the video information (without extract frames)::::::')
print("Duration of the video: {} seconds".format(dur))
print("Number of frames: {}".format(n_frames))
print("Frames per second (FPS): {}".format(fps)) ##提取特定时间点图片
elif extract_time_points is not None:
if max(extract_time_points) > dur: ##判断时间点是否符合要求
raise NameError('the max time point is larger than the video duration....')
try:
os.mkdir(pathOut)
except OSError:
pass
success = True
count = 0
while success and count < len(extract_time_points):
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, (1000*extract_time_points[count]))
success,image = cap.read()
if success:
if not isColor:
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ##转化为黑白图片
print('Write a new frame: {}, {}th'.format(success, count+1))
cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "{}_{}.jpg".format(output_prefix, imgname)), image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality]) # save frame as JPEG file
count = count + 1 else:
##判断起始时间、终止时间参数是否符合要求
if initial_extract_time > dur:
raise NameError('initial extract time is larger than the video duration....')
if end_extract_time is not None:
if end_extract_time > dur:
raise NameError('end extract time is larger than the video duration....')
if initial_extract_time > end_extract_time:
raise NameError('end extract time is less than the initial extract time....') ##时间范围内的每帧图片都输出
if extract_time_interval == -1:
if initial_extract_time > 0:
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, (1000*initial_extract_time))
try:
os.mkdir(pathOut)
except OSError:
pass
print('Converting a video into frames......')
if end_extract_time is not None:
N = (end_extract_time - initial_extract_time)*fps + 1
success = True
count = 0
while success and count < N:
success,image = cap.read()
if success:
if not isColor:
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print('Write a new frame: {}, {}/{}'.format(success, count+1, n_frames))
cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "{}_{}.jpg".format(output_prefix, imgname)), image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality]) # save frame as JPEG file
count = count + 1
else:
success = True
count = 0
while success:
success,image = cap.read()
if success:
if not isColor:
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print('Write a new frame: {}, {}/{}'.format(success, count+1, n_frames))
cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "{}_{}.jpg".format(output_prefix, imgname)), image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality]) # save frame as JPEG file
count = count + 1 ##判断提取时间间隔设置是否符合要求
elif extract_time_interval > 0 and extract_time_interval < 1/fps:
raise NameError('extract_time_interval is less than the frame time interval....')
elif extract_time_interval > (n_frames/fps):
raise NameError('extract_time_interval is larger than the duration of the video....') ##时间范围内每隔一段时间输出一张图片
else:
try:
os.mkdir(pathOut)
except OSError:
pass
print('Converting a video into frames......')
if end_extract_time is not None:
N = (end_extract_time - initial_extract_time)/extract_time_interval + 1
success = True
count = 0
while success and count < N:
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, (1000*initial_extract_time+count*1000*extract_time_interval))
success,image = cap.read()
if success:
if not isColor:
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print('Write a new frame: {},{}th'.format(success, count+1))
cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "{}_{}.jpg".format(output_prefix,imgname)), image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality]) # save frame as JPEG file
count = count + 1
else:
success = True
count = 0
while success:
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, (1000*initial_extract_time+count*1000*extract_time_interval))
success,image = cap.read()
if success:
if not isColor:
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print('Write a new frame: {}, {}th'.format(success, count+1))
cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "{}_{}.jpg".format(output_prefix, imgname)), image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality]) # save frame as JPEG file
count = count + 1 if __name__ == "__main__":
pathIn = 'C:/Users/Administrator/www/video_back/video_back/upload/1.mp4'
pathOut = 'C:/Users/Administrator/www/video_back/video_back/upload/'
imgname = 'dog'
video2frames(pathIn,pathOut,imgname,extract_time_points=(1,))

pyhthon Opencv截取视频中的图片的更多相关文章

  1. Python opencv提取视频中的图片

    作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名 ...

  2. python 从视频中提取图片,并保存在硬盘上

    使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from ...

  3. opencv 读取视频内容写入图片帧

    现在主要把自己平时用到的opencv功能记录到博客,一方面方便自己有时间来回顾,另一方便提供给大家一个参考. opencv 读取视频内容,把视频帧每一帧写成图片,存入电脑中.这个步骤是许多数据处理的基 ...

  4. python+opencv选出视频中一帧再利用鼠标回调实现图像上画矩形框

    最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视 ...

  5. Opencv在视频中静态、动态方式绘制矩形框ROI

    Opencv视频处理中的目标跟踪经常用到要在视频上画一个矩形框ROI,标注出要跟踪的物体,这里介绍两种在视频中绘制矩形框的方法,一种是"静态的",一种是"动态的" ...

  6. Webdriver中实现区域截图的方式以及如何截取frame中的图片

    import java.awt.Rectangle;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import java.io.IOE ...

  7. opencv 将视频分解成图片和使用本地图片合成视频

    代码如下: // cvTest.cpp : Defines the entry point for the console application. #include "stdafx.h&q ...

  8. (转载)[FFmpeg]使用ffmpeg从各种视频文件中直接截取视频图片

    你曾想过从一个视频文件中提取图片吗?在Linux下就可以,在这个教程中我将使用ffmpeg来从视频中获取图片. 什么是ffmpeg?What is ffmpeg? ffmpeg是一个非常有用的命令行程 ...

  9. 基础学习笔记之opencv(6):实现将图片生成视频

    基础学习笔记之opencv(6):实现将图片生成视频 在做实验的过程中.难免会读视频中的图片用来处理,相反将处理好的图片又整理输出为一个视频文件也是非经常常使用的. 以下就来讲讲基于opencv的C+ ...

随机推荐

  1. ABAP_DEMO篇33 SUM和COLLECT的用法

    ABAP程序内表中的数量和金额字段  经常会需要合计, SUM和COLLECT 语法都能实现对数量和金额字段的合计. 1. SUM语法 ABAP中SUM语句比不上EXCEL里的强大:SUM只能在loo ...

  2. PHP Record the number of login users

    Function to record how many times the user logs in Connect to the database first: you can create a n ...

  3. java自动化配置工具 - autoconfig 简介

    对于java程序员来说各种各样的配置文件是司空见惯的,比如spring的bean配置,struts的action配置等等.有些配置会随着运行环境的变化而各不相同,最典型的就是jdbc驱动的配置,在开发 ...

  4. 线程休眠只会用Thread.sleep?那你就弱爆了!

    线程休眠是 Java 开发经常会用到的一个手段,就是让当前线程睡一会儿,睡醒之后再继续运行. 咱大多数程序员,多线程虽然学得不好,但线程休眠,无人不知,无人不晓,也都会用,不就是用 Thread.sl ...

  5. 深度学习中loss总结

    一.分类损失 1.交叉熵损失函数 公式: 交叉熵的原理 交叉熵刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近.假设概率分布p为期望输出,概率分布q为实际输 ...

  6. 安装tensorflow-gpu2.0(windows)

    anaconda安装见前一篇https://www.cnblogs.com/wintersoft/p/11609188.html https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.c ...

  7. linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分析之三(adsp上报数据详解、校准流程详解)【转】

    本文转载自:https://blog.csdn.net/radianceblau/article/details/76180915 本系列导航: linux驱动由浅入深系列:高通sensor架构实例分 ...

  8. C# 序列化与反序列化之xml对属性或者字段的子类化的子对象进行序列化的解决方案

    C# 序列化与反序列化之xml对属性或者字段的子类化的子对象进行序列化的解决方案 xml序列化涉及到XmlRoot,XmlInclude,XmlElement,XmlAttribute,XmlType ...

  9. java 从 PKCS12(比如pfx格式)证书中提取私钥证书(PrivateKey)和受信任的公钥证书(X509Certificate)的序列号(SerialNumber)

    import lombok.Cleanup; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.SneakyThrows; impor ...

  10. Android如何屏蔽home键和recent键

    最近在做一个项目的时候,进入一个 Activity后需要暂时屏蔽掉home键和recent键(back键可以在onKeyDown里面处理),网上找了半天,都是针对旧版本android的方法,andro ...