Python OpenCV 实现视频帧定时截取与保存
本文介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库从视频中按指定时间间隔截取视频帧并保存为图片。通过 VideoCapture 读取视频,利用循环判断帧计数,结合 cv2.imwrite 实现自动化保存,适用于视频分析与人脸检测等场景的前期数据处理。
OpenCV 简介与 Python 封装
关于 OpenCV
OpenCV 是 Intel 开源的计算机视觉库(Computer Vision)。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类组成,实现了图像处理与计算机视觉领域的多种通用算法。
OpenCV 提供了包含 300 多个 C 函数的跨平台中高层 API。该库不依赖其他外部库(尽管支持使用某些外部库),对非商业及商业应用均免费。同时,OpenCV 提供了硬件访问接口,可直接调用摄像头,并附带一个简易的图形用户界面系统:highgui。我们将利用 OpenCV 提供的方法构建人脸检测程序。
OpenCV 的 Python 封装
OpenCV 核心由 C/C++ 编写,若要在其他语言中使用,需对其动态链接库进行封装。幸运的是,Python 生态中存在多种封装方式,本文示例采用 Cvtypes 进行封装。
在 Python 中,许多包源自第三方实现,例如 PIL(Python Image Library)即为 C 语言实现的图形处理包,经封装后可在 Python 中像使用内置函数一样调用其 API。
本示例展示如何使用 Python 编程,利用 OpenCV 按固定间隔截取视频帧,并将结果保存为图片文件。
视频帧截取代码实现
import cv2
vc = cv2.VideoCapture('Test.avi') #读入视频文件
c=1
if vc.isOpened(): #判断是否正常打开
rval , frame = vc.read()
else:
rval = False
timeF = 1000 #视频帧计数间隔频率
while rval: #循环读取视频帧
rval, frame = vc.read()
if(c%timeF == 0): #每隔timeF帧进行存储操作
cv2.imwrite('image/'+str(c) + '.jpg',frame) #存储为图像
c = c + 1
cv2.waitKey(1)
vc.release()
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