opencv（python）视频按帧切片/cv2.VideoCapture()用法

一、介绍

cv2.VideoCapture是OpenCV中一个用于捕捉视频的类。它可以访问计算机的摄像头，或从视频文件中读取图像。通过cv2.VideoCapture，用户可以轻松地捕捉、保存、编辑和传输视频流数据。

使用cv2.VideoCapture可以实现以下功能：

1. 打开计算机的摄像头，实时捕捉摄像头的视频流数据。
2. 读取视频文件，逐帧解码并输出视频流数据。
3. 控制帧率，调整视频的播放速度。
4. 控制视频的长宽和分辨率。
5. 编辑视频流数据，比如添加水印、合并视频等操作。
6. 传输视频数据，可以通过网络传输视频流数据。

cv2.VideoCapture中最常用的方法有：

1. read()：读取视频流数据中的一帧。
2. isOpened()：检查当前的cv2.VideoCapture是否已经打开。
3. release()：释放cv2.VideoCapture对象占用的资源。

例如以下代码展示如何使用cv2.VideoCapture对象打开计算机的摄像头并捕获实时视频：

 
import cv2
 
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开计算机的摄像头
 
while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取视频流数据中的一帧
 
    cv2.imshow('frame', frame)  # 显示捕获的视频流数据
 
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
cap.release()  # 释放占用的资源
cv2.destroyAllWindows()

二、cv2.VideoCapture()视频的获取操作

1、从文件读取视频

参数是视频文件路径，打开方式如下：

videoCapture = cv2.VideoCapture(“../test1.mp4”) #.avi等视频文件

2、从摄像头读取视频

 VideoCapture(0)中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，如果有多个摄像头，往上加就可。

videoCapture = cv2.VideoCapture(0)

如果要读取监控摄像头的视频流，需要知道指定摄像头的ip等信息。

# 使用rtsp流打开相机
videoCapture = cv2.VideoCapture(f'rtsp://{username}:{password}@{ip}:{port}/h264/ch1/main/av_stream')

三、videoCapture.read()按帧读内容

# 读帧
success, frame = videoCapture.read()
print(success)
print(frame)

success,frame是获.read()方法的两个返回值。 其中success是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。

下面这个示例中，我们使用了默认摄像头（设备编号为0）作为输入，然后使用while循环逐帧读取视频并在窗口中显示。如果按下 'q' 键或无法读取视频，则退出循环并释放资源。

import cv2
 
# 创建 VideoCapture 对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
# 循环读取视频流
while True:
    # 逐帧读取视频
    ret, frame = cap.read()
 
    # 如果不能读取视频，退出循环
    if not ret:
        break
 
    # 在窗口中显示视频帧
    cv2.imshow("frame", frame)
 
    # 检测键盘输入，按 'q' 键退出循环
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break
 
# 释放资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

什么是帧，帧的快慢是什么，影响什么
        视频的基本组成部分是帧（frame），即一系列静态图像，这些图像在一定速率下以连续的方式播放，形成动态图像，例如30帧/秒。视频每秒的帧数被称为帧率（Frame Rate），通常用“fps”（Frames Per Second）表示。例如，30fps表示视频每秒钟包含30帧图像。帧率决定了视频的流畅度和真实感。较高的帧率可以使视频看起来更加流畅，因为它们可以更快地刷新图像。例如，60fps的视频比30fps的视频看起来更加流畅。此外，较高的帧率还可以减少视频中的模糊和颤动，因为它们可以更好地捕捉运动。但较高的帧率会导致文件变大和编解码更复杂，因为需要处理更多的帧图像。
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https://blog.csdn.net/cvxiayixiao/article/details/130519349

四、实例

import os
import cv2
 
 
# 定义保存图片函数
# image:要保存的图片
# pic_address：图片保存地址
# num: 图片后缀名，用于区分图片，int 类型
def save_image(image, address, num):
    pic_address = address + str(num) + '.jpg'
    cv2.imwrite(pic_address, image)
 
 
def video_to_pic(video_path, save_path, frame_rate):
    # 读取视频文件
    # video_path为视频路径，save_path为保存图片路径，frame_rate可以设置多少帧切一张图
 
    global videoCap
    #这里将videoCapture加global意思是设置成了全局变量，后面释放摄像头要用到这个变量
 
    videoCap = cv2.VideoCapture(video_path)
 
    if videoCap.isOpened():
        print("摄像头or视频打开成功")
    if not videoCap.isOpened():
        print("找不到摄像头or视频")
        exit()
 
 
    # 读帧
    success, frame = videoCap.read()
    """success,frame是获.read()方法的两个返回值。 
    其中success是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。
    frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。"""
    # print(success)
    # print(frame)
    if videoCap.open(video_path):
        print("视频提取成功")
    if not videoCap.open(video_path):
        print("can not open the video")
 
    j = 0
    i = 0
    while success:
        i = i + 1
        # 每隔固定帧保存一张图片
        if i % frame_rate == 0:
            j = j + 1
            save_image(frame, save_path, j)
            print('图片保存地址：', save_path + str(j) + '.jpg')
        success, frame = videoCap.read()
        # if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        #     break
 
 
if __name__ == '__main__':
 
 
    # 视频文件和图片保存地址
    SAMPLE_VIDEO = 'F:/Capture/dist/video/sc0914.mp4'
  
    SAVE_PATH = 'F:/Capture/dist/VideotoImages/sc0914/'
    #注意保存本地路径不能有中文，save_image（）以及imwrite、cv2.imread()均不支持有中文的路径
 
    if not os.path.exists(SAVE_PATH):
        os.makedirs(SAVE_PATH)
 
    # 设置固定帧率
    FRAME_RATE = 10
    video_to_pic(SAMPLE_VIDEO, SAVE_PATH, FRAME_RATE)
 
 
# 调用release()释放摄像头
# 调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。
videoCap.release()
cv2.destroyAllWindows()