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视频入门

目标

在本次会议中：

从相机捕捉视频

通常，我们用相机捕捉直播。OpenCV 为此提供了一个非常简单的接口。我们用相机捕捉一个视频(我用的电脑内置摄像头)，将它转换成灰度视频并显示。仅仅是一个简单的开始。

去获取一个视频，你需要创建一个VideoCapture对象。它的参数可以是设备索引或者一个视频文件名。设备索引仅仅是摄像机编号。通常会连接一台摄像机(as in my case)。所以我只传了 0(或者-1)。你可以通过传 1 来选择第二个摄像机，以此类推。之后，你能逐帧捕获。但是最后，不要忘记释放这个 Capture 对象。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
while(True):
    # 一帧一帧捕捉
    ret, frame = cap.read()
    # 我们对帧的操作在这里
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 显示返回的每帧
    cv.imshow('frame',gray)
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# 当所有事完成，释放 VideoCapture 对象
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

cap.read() 返回一个 bool 值(True/False)。如果加载成功，它会返回True。因此，你可以通过这个返回值判断视频是否结束。

有时，cap 可能没有初始化 capture。在这种情况下，此代码显示错误。你可以通过该方法 cap.isOpened() 检查它是否初始化。如果它是 True，那么是好的，否则用 cap.open() 打开在使用。

你也可以通过使用 cap.get(propId) 函数获取一些视频的特征，这里的 propld 是一个 0-18 的数字，每个数字代表视频的一个特征 (如果这个视频有)，或者使用 cv::VideoCapture::get() 获取全部细节。它们中有些值可以使用 cap.set(propId, value) 修改。Value 就是你想要的新值

例如：我可以用 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 获得宽， cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) 获得高。它返回的是 640x480，但是我想把它修改为 320x240。仅使用 ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) 和 ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)

Note * 如果给你报错了，确保用任意其他的相机程序 (如 Linux 下的 Cheese 程序) 可以正常工作

播放视频文件

它和从相机捕获一样，只需要用视频文件名更改相机索引。同时显示 frame，为 cv.waitKey() 使用合适的时间。如果它太小，视频将非常快，如果太大，视频将很慢 (嗯，这就是如何显示慢动作)。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()
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow('frame',gray)
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

Note * 确保 ffmpeg 和 gstreamer 安装合适的版本。有时，使用 Video Capture 是比较头痛的，主要是因为错误的安装 ffmpeg 或 gstreamer。

保存视频

我们捕获视频，逐帧处理然后保存下来。对于图像来说，是非常的简单，就用 cv.imwrite()。这里需要做更多的工作。

这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们应该指定输出文件的名字 (例如：output.avi)。然后我们应该指定 FourCC 码 (下一段有介绍)。然后应该传递每秒帧数和帧大小。最后一个是 isColor flag。如果是 True，编码器期望彩色帧，否则它适用于灰度帧。

FourCC 是用于指定视频解码器的 4 字节代码。这里 fourcc.org 是可用编码的列表。它取决于平台，下面编码就很好。 * In Fedora: DIVX, XVID, MJPG, X264, WMV1, WMV2. (XVID 是最合适的. MJPG 结果比较大. X264 结果比较小) * In Windows: DIVX (还需要测试和添加跟多内容) * In OSX: MJPG (.mp4), DIVX (.avi), X264 (.mkv).

对于 MJPG， FourCC 的代码作为 cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G') 或 cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') 传递。

下面的代码从相机捕获，在垂直方向翻转每一帧然后保存它。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# 声明编码器和创建 VideoWrite 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 ret==True:
        frame = cv.flip(frame,0)
        # 写入已经翻转好的帧
        out.write(frame)
        cv.imshow('frame',frame)
        if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break
# 释放已经完成的工作
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

其他资源

练习

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