视频转图片序列、图像序列转视频等处理(mmcv vs. opencv)

mmcv是商汤科技用于计算机视觉研究的基础Python库,API比OpenCV简洁,适合深度学习项目的图像、视频预处理。文章介绍了mmcv的视频常用代码片段,包括加载视频、读取视频帧、视频与图像序列互转、剪辑视频、拼接视频以及修改视频尺寸/分辨率等。

mmcv简介

mmcv是商汤科技用于计算机视觉研究的基础python库,API比opencv更简洁,很适合深度学习项目的图像、视频预处理。

安装mmcv依赖库:

pip install mmcv

与opencv相比,mmcv.VideoReader提供通过序列访问视频帧的API,VideoReader会在内部缓存已访问的帧。

The VideoReader class provides sequence like apis to access video frames. It will internally cache the frames which have been visited.

视频常用代码片段

加载视频

# 加载视频
video = mmcv.VideoReader('test.mp4')

# 打印视频长度、分辨率、fps
print(len(video))
print(video.width, video.height, video.resolution, video.fps)

读取视频帧

# 迭代访问所有帧
for frame in video:
    print(frame.shape)

# read the next frame
img = video.read()

# read a frame by index
img = video[100]

# read some frames
imgs = video[5:10]

视频转图像序列

### 使用 MMSegmentation 进行视频推理 为了实现基于 `MMSegmentation` 库的视频推理,可以遵循如下方法。这涉及几个主要部分:准备环境、设置配置文件、加载预训练模型以及处理视频帧。 #### 准备工作 确保安装了必要的依赖项并设置了开发环境。通常情况下,除了基本的 Python PyTorch 外,还需要安装 `mmcv-full` 及其扩展包 `mmdet` `mmseg`: ```bash pip install mmcv-full mmdet mmsegmentation ``` #### 配置文件调整 针对特定任务定制化修改配置文件是非常重要的一步。对于视频推理来说,虽然官方文档更侧重于静态图片的数据集说明[^2],但是核心原理相同——即定义好输入输出路径其他参数即可应用于连续帧序列上。 #### 加载预训练模型 初始化语义分割模型时需指明配置文件权重位置。此过程与单张图像预测相似,只是目标变为逐帧操作整个影片流中的每一幅画面。 ```python from mmseg.apis import init_segmentor, inference_segmentor, show_result_pyplot import cv2 config_file = 'path/to/config/file.py' checkpoint_file = 'path/to/checkpoint.pth' model = init_segmentor(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') ``` #### 视频读取与保存 利用 OpenCV 来捕获视频源,并将其换成适合传递给 `inference_segmentor()` 方法的形式;同样地,也负责将每帧的结果合成回完整的视频片段中去。 ```python video_path = "input_video.mp4" output_video_path = "output_video.avi" cap = cv2.VideoCapture(video_path) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(cap.get(3)), int(cap.get(4)))) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: break result = inference_segmentor(model, frame)[0] segmented_image = model.show_result(frame, result, opacity=0.5) out.write(segmented_image.astype('uint8')) cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述脚本展示了如何使用 `MMSegmentation` 对一段视频执行实时语义分割的任务流程。值得注意的是,在实际应用过程中可能还需考虑性能优化等问题,比如批量处理多帧以提高效率等措施[^1]。
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