【Python入门教程】基于OpenCV视频分解成图片+图片组合成视频（视频抽帧组帧）

        在人工智能爆火的今天，深度学习被广泛应用于各个领域。深度学习的模型训练离不开大量的样本库。我之前分享过【Python爬虫】批量爬取网页的图片&制作数据集，今天跟大家分享一下如何使用OpenCV库对视频进行抽帧，从而增加样本图片的数量。正好也顺便分享一下如何再将图片组合成视频。当然视频的抽帧组帧还可以应用到很多邻域，我这里是用在制作样本的。

1 视频分解图片（拆帧）

1.1 主函数介绍+代码

        cv2.VideoCapture()是OpenCV库中的一个函数，用于读取视频文件或实时视频流。它返回一个视频捕获对象，可以通过这个对象进行视频的读取、操作和释放等操作。

        使用cv2.VideoCapture()可以读取视频文件或实时视频流中的每一帧图像。通过循环读取帧，可以获取视频中的所有帧。

        这里入参中的target_frame是指间隔多少帧保存一张图片，如果输入1，则全部保存。若视频帧率为60（每秒60张图片），你设置target_frame为120，则两秒保存一张图片。

def Frame_video(video_path, out_path, target_frame=1):
    """
    :param video_path: 需要拆帧的视频路径
    :param out_path: 拆帧后图片保存路径
    :param target_frame: 抽取帧数间隔，默认为1，即1帧保存1张图片
    :return: None
    """
    print("-------------------------视频抽帧-------------------------")
    if not os.path.exists(out_path):
        # 判断文件夹是否存在
        os.makedirs(out_path)
    video = cv2.VideoCapture()  # 初始化一个OpenCV的视频读取对象
    video.open(video_path)
    count = 0  # 记录当前帧数
    image_index = 1000001  # 用于保存图片名称
    frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取帧数
    print('视频共%s帧，抽取%s帧......' % (frames, int(frames/target_frame)))
    while True:
        _, frame = video.read()
        if frame is None:
            # print("第%s帧图片无法打开！" % count)
            break
        if count % target_frame == 0:
            if int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100) in [20, 40, 60, 80]:
                print("已提取百分之%s,剩余%s帧......" %
                      (int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100),
                       int(frames / target_frame) - image_index + 1000000))
            save_path = out_path + "%s.png" % image_index
            cv2.imwrite(save_path, frame)
            image_index += 1
        count += 1
    video.release()
    print("视频已全部抽帧完成......")
    print("-------------------------抽帧完成-------------------------")

1.2 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time ： 2023/10/25 14:26
@Auth ： RS迷途小书童
@File ：Video Frame Images.py
@IDE ：PyCharm
@Purpose：视频拆帧成图片
"""
import os
import sys
import cv2


def Frame_video(video_path, out_path, target_frame=1):
    """
    :param video_path: 需要拆帧的视频路径
    :param out_path: 拆帧后图片保存路径
    :param target_frame: 抽取帧数间隔，默认为1，即1帧保存1张图片
    :return: None
    """
    print("-------------------------视频抽帧-------------------------")
    if not os.path.exists(out_path):
        # 判断文件夹是否存在
        os.makedirs(out_path)
    video = cv2.VideoCapture()  # 初始化一个OpenCV的视频读取对象
    video.open(video_path)
    count = 0  # 记录当前帧数
    image_index = 1000001  # 用于保存图片名称
    frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取帧数
    print('视频共%s帧，抽取%s帧......' % (frames, int(frames/target_frame)))
    while True:
        _, frame = video.read()
        if frame is None:
            # print("第%s帧图片无法打开！" % count)
            break
        if count % target_frame == 0:
            if int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100) in [20, 40, 60, 80]:
                print("已提取百分之%s,剩余%s帧......" %
                      (int((image_index-1000000) / int(frames/target_frame) * 100),
                       int(frames / target_frame) - image_index + 1000000))
            save_path = out_path + "%s.png" % image_index
            cv2.imwrite(save_path, frame)
            image_index += 1
        count += 1
    video.release()
    print("视频已全部抽帧完成......")
    print("-------------------------抽帧完成-------------------------")


if __name__ == '__main__':
    print("\n-------------------------基础信息-------------------------")
    Video_path = r'G:\D.MP4'
    save_dir = r'B:\YOLO\18/'
    video1 = cv2.VideoCapture()  # 初始化一个OpenCV的视频读取对象
    if not video1.open(Video_path):
        print("无法打开视频，请检查数据！")
        sys.exit()
    fps = video1.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获取帧率
    frame_count = int(video1.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取视频的总帧数
    video1.release()  # 清理缓存
    duration = frame_count / fps  # 计算视频的时长（秒）
    print("视频时长为: %ss" % int(duration))
    print("视频帧率为: %sFPS" % int(fps))
    print("视频帧数为: %s" % int(frame_count))
    Frame = int(input("请输入抽取帧数间隔："))
    Frame_video(Video_path, save_dir, Frame)

2 图片组合视频（组帧）

2.1 主函数介绍+代码

        cv2.VideoWriter函数用于将录制的视频保存成文件。它需要指定文件路径、编码器、帧率和视频尺寸等参数。

def Image_Frame(images_path, out_path, fps):
    """
    :param images_path: 输入需要组帧的图片文件夹路径
    :param out_path: 输出视频路径
    :param fps: 视频帧率
    :return: None
    """
    print("-------------------------图片组帧-------------------------")
    images_lists = os.listdir(images_path)  # images_lists.sort()
    image_size = Image.open(os.path.join(images_path, images_lists[0])).size
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
    video_writer = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, image_size)
    for image_list in images_lists:
        image_path = os.path.join(images_path, image_list)
        frame = cv2.imread(image_path)
        video_writer.write(frame)
        print("正在添加:", image_list)
    video_writer.release()
    print("-------------------------组帧完成-------------------------")

2.2 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Time ： 2023/10/25 16:00
@Auth ： RS迷途小书童
@File ：Images Frame Video.py
@IDE ：PyCharm
@Purpose：图片组帧成视频
"""
import os
import cv2
from PIL import Image


def Image_Frame(images_path, out_path, fps):
    """
    :param images_path: 输入需要组帧的图片文件夹路径
    :param out_path: 输出视频路径
    :param fps: 视频帧率
    :return: None
    """
    print("-------------------------图片组帧-------------------------")
    images_lists = os.listdir(images_path)  # images_lists.sort()
    image_size = Image.open(os.path.join(images_path, images_lists[0])).size
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
    video_writer = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, image_size)
    for image_list in images_lists:
        image_path = os.path.join(images_path, image_list)
        frame = cv2.imread(image_path)
        video_writer.write(frame)
        print("正在添加:", image_list)
    video_writer.release()
    print("-------------------------组帧完成-------------------------")


if __name__ == "__main__":
    Image_path = r'G:\1/'
    Out_path = r'G:\1.mp4'
    FPS = int(input("请输入帧率："))
    Image_Frame(Image_path, Out_path, FPS)

        本次博文就分享到这，如果大家有RS、GIS、Python方面的问题，欢迎大家留言交流。我们一起学习进步！