怎么在Python中利用OpenCV读取显示视频

本篇文章为大家展示了怎么在Python中利用OpenCV读取显示视频，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
  print("Cannot open camera")
  exit()
while True:
  # 逐帧捕获
  ret, frame = cap.read()
  # 如果正确读取帧，ret为True
  if not ret:
    print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
    break
  # 我们在框架上的操作到这里
  gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  # 显示结果帧e
  cv.imshow('frame', gray)
  if cv.waitKey(1) == ord('q'):
    break
# 完成所有操作后，释放捕获器
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

cap.read()返回布尔值(True/ False)。如果正确读取了帧，它将为True。因此，你可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。

有时，cap可能尚未初始化捕获。在这种情况下，此代码显示错误。你可以通过cap.isOpened()方法检查它是否已初始化。如果是True，那么确定。否则，使用cap.open()打开它。

你还可以使用cap.get(propId)方法访问该视频的某些功能，其中propId是0到18之间的一个数字。每个数字表示视频的属性（如果适用于该视频），并且可以显示完整的详细信息在这里看到：cv::VideoCapture::get()。其中一些值可以使用cap.set(propId，value)进行修改。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)检查框架的宽度和高度。默认情况下，它的分辨率为640x480。但我想将其修改为320x240。只需使用和即可。ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) and ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240).

注意
如果出现错误，请确保使用任何其他相机应用程序(例如Linux中的Cheese)都可以正常使用相机。

从文件播放视频

它与从相机捕获相同，只是用视频文件名更改摄像机索引。另外，在显示框架时，请使用适当的时间cv.waitKey()。如果太小，则视频将非常快，而如果太大，则视频将变得很慢（嗯，这就是显示慢动作的方式）。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()
  # 如果正确读取帧，ret为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()

注意
确保安装了正确的 ffmpeg 或 gstreamer 版本。有时，使用视频捕获(Video Capture)是一件令人头疼的事情，主要原因是错误地安装了 ffmpeg / gstreamer。

保存视频

所以我们捕捉一个视频，一帧一帧地处理，我们想要保存这个视频。对于图像，它非常简单，只需使用 cv.imwrite()。这里还需要做一些工作。

这次我们创建一个 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(详见下一段)。然后传递帧率的数量和帧大小。最后一个是颜色标志。如果为 True，编码器期望颜色帧，否则它与灰度帧一起工作。

FourCC：http://en.wikipedia.org/wiki/FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。可用代码列表可在fourcc.org中:http://www.fourcc.org/codecs.php 找到。它取决于平台。遵循编解码器对我来说效果很好。

在Fedora中：DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。（最好使用XVID。MJPG会生成大尺寸的视频。X264会生成非常小的尺寸的视频）
在Windows中：DIVX（尚待测试和添加）
在OSX中：MJPG（.mp4），DIVX（.avi），X264（.mkv）。
FourCC代码作为MJPG的cv.VideoWriter_fourcc（'M'，'J'，'P'，'G'）or cv.VideoWriter_fourcc（*'MJPG'）传递。

在从摄像机捕获的代码下面，沿垂直方向翻转每一帧并保存。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# 定义编解码器并创建VideoWriter对象
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)
  # 写翻转的框架
  out.write(frame)
  cv.imshow('frame', frame)
  if cv.waitKey(1) == ord('q'):
    break
# 完成工作后释放所有内容
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

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