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python opencv视频抽帧 python+opencv实现视频抽帧代码实例

BlackBack_   2021-06-11 我要评论
想了解python+opencv实现视频抽帧代码实例的相关内容吗,BlackBack_在本文为您仔细讲解python opencv视频抽帧的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:python,opencv视频抽帧,python,opencv视频,下面大家一起来学习吧。

1、数据集简述:

       虽然有主流庞大的COCO、VOC数据集,但是科研人员仍需要特殊领域要求的数据集,所以采用人工实地采集的方式进行收集数据集图像;通过拍照收集图像过于繁琐,所以通常是将摄像头无规则的移动旋转以及远近拉缩,进而录制视频;再通过视频抽帧的方式得到大量的图像,再将这些图像进行人工标注处理。

        博主通过一个水下录制视频为例子,当这类图像在网上鲜有存在时,要求有关技术人员进行实拍采集,下图即为采集得到的视频。

微信截图_20210609094832

        为了避免不符合项目要求的数据增强,博主要求技术人员在录制视频时最大程度地让摄像头进行移动、旋转以及远近调节等;这样抽帧后的图像更具有泛化性

2、代码介绍:

下面是采用以帧数为间隔的方法进行视频抽帧,博主个人认为这样子的方式调节间隔更加方便,更符合个人习惯。

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np


cap = cv2.VideoCapture("D:/Download/ANMR0005.mp4")  # 获取视频对象
isOpened = cap.isOpened  # 判断是否打开
# 视频信息获取
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

imageNum = 0
sum=0
timef=15  #隔15帧保存一张图片

while (isOpened):

    sum+=1

    (frameState, frame) = cap.read()  # 记录每帧及获取状态

    if frameState == True and (sum % timef==0):

        # 格式转变,BGRtoRGB
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 转变成Image
        frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))

        frame = np.array(frame)

        # RGBtoBGR满足opencv显示格式
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        imageNum = imageNum + 1
        fileName = 'D:/Download/video_image/image' + str(imageNum) + '.jpg'  # 存储路径
        cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])
        print(fileName + " successfully write in")  # 输出存储状态

    elif frameState == False:
        break

print('finish!')
cap.release()

3、代码效果:

pycharm运行py文件后结果框显示的内容:

微信截图_20210609094832

视频抽帧得到的图像保存至指定的文件夹:

微信截图_20210609094832

抽帧得到的图片示例:

微信截图_20210609094832 

4、相关说明: ①本代码依据录制视频、对opencv的理解以及大佬的项目代码灵感进行编写;

大佬的项目代码地址

②本数据集属于私人闭源,不公开。


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