本篇内容主要讲解“Python怎么实现图片和视频的相互转换”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python怎么实现图片和视频的相互转换”吧!
有时候我们需要把很多的图片合成视频,或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频;
也有时候需要把视频裁剪成图片,进行后续操作。
这里提供两种方法,一是视频转图像;二是图像转视频。
有时候我们需要把文件夹中的视频按照一定的帧率截取图片,如一秒取三张,为了实现这一需求,我特地编写了代码实现,并且附上了十分详细的说明,为了方便大家改代码实现自己需求(主要为了照顾刚学python的或者只需要用这一需求的小伙伴),本博文的特点如下:
直接改变输入文件夹和输出文件夹的位置,就可以实现功能
输出的图片能按照一定格式命名,这里是以20210823_0001命名
逐一遍历文件夹中视频,序号之间可以连续(也可不连续,需要改代码)
利用双线性插值方法,就算图片变大了,也能保证分辨率(关于双线性,这里只是调用opencv方法实现,具体实现代码和原理可看我下一篇博文)
代码解释十分详细,一看就懂
十分详细代码实现
首先先说明需要自己修改的参数,代码如下:
filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111' #视频文件夹所在目录 data='20210823' #要是储存的文件为20210823_0001格式,则为前半部分 save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/' #储存图片的文件夹的地址 timeF = 6 #根据一秒取多少帧设置,比如我的视频是24帧/秒,取6则一秒取三张 kernal=(700,700) #设置输出的大小,根据自己需求设置
然后再设置一个方法,来储存截取后的图片:
def saveImage(image,SaveAddress,num): #image为读取的图片,SaveAddress为需要存的地址,num为截取图片时候记录的序号 address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg' #这里设置输出格式 cv2.imwrite(address,image) #这里为存图片
之后读取文件夹:
pathDir = os.listdir(filepath)
i=0 j=0 for allDir in pathDir: #遍历文件夹中的每一个视频 videopath =filepath+'/'+ allDir videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath) #输入绝对路径 untill,picture=videoCapture.read() #读取视频,视频读取完的时候,返回的untill为False,表示视频读取完毕 while untill: i+=1 if (i%timeF==0): #根据原视频的帧率看截图图片的频率 j+=1 picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR) #这里调用了opencv中的双线性插值法,要是图片增加很快,保证了图片精度 saveImage(picture,save_filename,j) #调用我们之前描述的方法 pass untill, picture = videoCapture.read() #再次看视频是否结束,结束了则until为False
将上诉代码结合后,最终程序如下所示:
import cv2 import os i = 0 j = 0 pathDir = os.listdir(filepath) filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111' data='20210823' save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/' timeF = 6 kernal=(700,700) def saveImage(image,SaveAddress,num): address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg' cv2.imwrite(address,image) for allDir in pathDir: videopath =filepath+'/'+ allDir videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath) untill,picture=videoCapture.read() while untill: i+=1 if (i%timeF==0): j+=1 picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR) saveImage(picture,save_filename,j) pass untill, picture = videoCapture.read()
最后看下效果吧:
第一张图是文件夹中的视频,帧率是24帧/秒,第二张图是一秒取三张图片后,图片储存在文件夹中的图。
有时候我们需要把很多的图片合成视频,或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频。我写这个的目的,是因为我有一个模型只能处理图片,但是我想看视频的处理效果,于是我先视频变成图片,然后处理好后把图片变成视频,这样就解决需求啦~
十分详细代码实现
首先先说明需要自己修改的参数,代码如下:
if __name__ == '__main__': im_dir = ' ' # 图片帧存放路径,这里写一个文件夹 dir_list=os.listdir(im_dir) fps = 20 # 设置一个帧率,每秒钟帧数越多,视频就越快 dir_video=' ' #合成后视频的存放视频 video_dir = dir_video + '.avi' frame2video(im_dir, video_dir, fps)
然后再设置一个方法,来储存截取后的图片:
def frame2video(im_dir, video_dir, fps): im_list = os.listdir(im_dir) im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0])) img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0])) img_size = img.size # 获得图片分辨率,文件夹下的图片分辨率需要一致,要是不一致可以写一个if函数resize一下~ fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # opencv版本是3 videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size) for i in im_list: im_name = os.path.join(im_dir + i) frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1) videoWriter.write(frame) videoWriter.release() print('Done')
大功告成
import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image def frame2video(im_dir, video_dir, fps): im_list = os.listdir(im_dir) im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0])) img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0])) img_size = img.size fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # opencv版本是3 videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size) for i in im_list: im_name = os.path.join(im_dir + i) frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1) videoWriter.write(frame) videoWriter.release() print('Done') if __name__ == '__main__': im_dir = ' ' dir_list=os.listdir(im_dir) fps = 20 dir_video=' ' video_dir = dir_video + '.avi' frame2video(im_dir, video_dir, fps)
到此,相信大家对“Python怎么实现图片和视频的相互转换”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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