手把手教你使用opencv-python库制作屏幕录制工具（附源码）

目录

• 目录

• 应用平台

• 屏幕录制部分

• 计算视频最优fps及使用numpy计算中间帧数组

• 使用pynput监听键盘按键

• 如何保存MP4格式视频

• 源码

• 总结

最近有在使用屏幕录制软件录制桌面，在用的过程中突发奇想，使用python能不能做屏幕录制工具，也锻炼下自己的动手能力。接下准备写使用python如何做屏幕录制工具的系列文章：

• 录制屏幕制作视频

• 录制音频

• 合成视频，音频

• 基于pyqt5制作可视化窗口

大概上述四个部分，希望自己能够尽快完善，接下来开始使用python制作屏幕录制部分。

应用平台

• windows 10

• python 3.7

屏幕录制部分

屏幕录制可以简单地理解为将屏幕快照以动图的形式播放，这里我选用PIL下的ImageGrab来截取屏幕画面，首先
pip install Pillow
之后需要将截取到的快照数组合成为视频，使用cv2模块
pip install opencv-python
ImageGrab类不能直接存储为视频，使用numpy模块进行数组化，再通过cv2.COLOR_BGR2RGB转换为cv2色彩通道。
pip install numpy

屏幕录制主要代码：

import numpy as np
from PIL import ImageGrab
import cv2

im = ImageGrab.grab()
width, high = im.size  # 获取屏幕的宽和高
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'I420')  # 设置视频编码格式
fps = 15  # 设置帧率
video = cv2.VideoWriter('test.avi', fourcc, fps, (width, high))
while True:  # 开始录制
    im = ImageGrab.grab()
    im_cv = cv2.cvtColor(np.array(im), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 图像写入
    video.write(im_cv)
    if xx:  # 当某某条件满足中断循环
        break
video.release()  # 释放缓存，持久化视频

测试运行可以保存屏幕快照为视频，但操作起来不优雅，也不利于后续的操作。

封装成类，继承线程父类，方便使用键盘来控制视频录制的结束。

from threading import Thread

class ScreenshotVideo(Thread):

    def __init__(self):
     """初始化参数"""
        super().__init__()

详细代码将在文末给出。

计算视频最优fps及使用numpy计算中间帧数组

实际操作中视频录制在不同电脑中会出现不一样的帧率，导致视频播放或快或慢，需要根据不同的电脑计算出相应的最优fps值。

def video_best_fps(self, path):
    """获取电脑录制视频的最优帧率"""
    video = cv2.VideoCapture(path)  # 读取视频
    fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获取当前视频的帧率
    count = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)  # 获取视频帧数，即该视频有多少幅画面
    self.best_fps = int(fps * ((int(count) / fps) / self.spend_time))   # 计算播放时间与录制时间对比得到最优帧率
    video.release()

再调整帧率参数进行录制视频就减弱了视频播放太快或者太慢。也可以给视频增加帧数从而延长播放时间，这里我采用一种很简单的方法增加视频帧，仅供参考。

from numba import jit

# 使用numpy计算相邻两帧图像且更接近于后一帧的图像
# 调用jit方法加速数组计算
@jit(nopython=True)
def average_n(x, y):
    """Numpy计算趋近值"""
    return (