python-opencv保存视频失败

本文主要介绍Python-OpenCV写视频时遇到的问题及解决办法。视频保存失败多因编码或宽度设置问题,最好用输入视频编码并确保宽度一致。还列举了代码生成exe后视频为0kb、视频损坏、文件无法读取等bug及对应解决措施,如更改编码器、正确release等。

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四、视频保存失败的原因
多数是因为编码或者视频的宽度和写入的frame宽度不同,导致写入失败。因此,最好使用输入视频的编码(fourcc),视频的宽度也要设置对。不知道处理后的图片的大小,那就打印下图片的大小就行了,保存视频时,视频的大小要和图片的大小一致。

python-opencv写视频几个步骤: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*‘DIVX’) out =
cv2.VideoWriter(‘D:/GestureVideo/’+video_name, fourcc, 10, (640, 480))
out.write(frame) out.release()

bug1:代码生成exe文件后运行,保存的视频是0kb 网上说的opencv的dll文件放在exe同一目录,试了没用。
将编码器从DIVX改成MJPG解决了问题,不知道为何。

bug2:代码生成exe文件后运行,保存的视频不是0kb,但是打开时提示视频损坏 没有正确release(直接关闭dos窗口)。

bug3:视频文件无法读取,显示只有6kb 视频文件大小设置出了问题,可以先去查看读取的视频的属性,看它的宽和高,再设置w、h就没有问题了。
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/NIeson2012/article/details/94635799

问题3:我设置视频长宽属性之后,打印并没有生效。导致保存是6kb。需要注意。

ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 500)
if not ret:
    print("Can't set cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH ...")
    exit()
ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 800)
if not ret:
    print("Can't set CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ...")
    exit()
print(cap.get(cv.CAP_PROP_FPS), cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT), cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

0.0 480.0 640.0
打印一直都是480 640。设置的时候,需要设置成480.0 640.0

out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用PythonOpenCV进行视频读取与处理。用户明确要求一个示例教程,所以我得确保回答结构清晰,步骤详细,并且提供代码示例。首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容,看看有哪些信息可以利用。 根据引用[3]和[4],用户提到使用cv.VideoCapture()和cv.VideoWrite()处理视频,以及如何读取视频文件并转换为灰度视频。引用[4]中的代码示例展示了如何读取视频文件,逐帧处理并显示灰度图像,同时控制播放速度。这可以作为基础,我需要将这些内容整合成一个连贯的教程。 接下来,我需要确定教程的结构。通常,步骤化的指南更容易理解。首先介绍安装OpenCV,然后讲解视频读取的基本步骤,接着处理每一帧,最后保存处理后的视频。此外,用户可能关心如何处理实时摄像头输入,所以应该包含摄像头捕获的部分。 在代码示例方面,需要确保语法正确,并且注释详细。例如,使用cv2.VideoCapture()时,参数可以是文件路径或摄像头索引。处理每一帧时,可能需要颜色转换、边缘检测等操作,这里选择灰度转换作为示例,因为引用中多次提到,同时也可以提及其他处理方式,如Canny边缘检测。 另外,用户提供的引用中提到cv2.waitKey()的作用,控制视频播放速度。需要解释这个参数的意义,比如25毫秒对应的大约40帧每秒,以及如何通过调整它来改变播放速度。 保存处理后的视频需要使用cv2.VideoWriter(),这里需要说明FourCC编码、帧率、分辨率等参数的设置。引用[3]和[4]中提到了保存视频的方法,但可能需要补充FourCC的具体用法,例如在Windows下使用'DIVX'。 还要注意资源释放的问题,比如在结束处理后释放VideoCapture和VideoWriter对象,并关闭所有窗口。这些细节能帮助用户避免常见错误,比如内存泄漏或未正确关闭设备。 用户可能遇到的问题包括无法打开视频文件或摄像头,所以在代码中需要添加错误处理,比如检查cap.isOpened(),并在读取帧失败时退出循环。此外,处理视频时路径问题可能导致错误,需要提醒用户确保文件路径正确。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习。根据引用内容,可能的问题涉及性能优化、实时处理的应用场景、对比其他库如FFmpeg,以及处理中的异常处理。 需要确保所有LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个回答中可能数学公式较少,主要集中在代码和步骤说明上。所以可能只需要检查是否有需要公式的地方,比如图像处理中的某些算法,但暂时看来不需要。 总结一下,教程的结构应该是: 1. 安装OpenCV 2. 读取视频文件 3. 逐帧处理(灰度转换) 4. 显示和保存处理后的视频 5. 摄像头实时处理 6. 注意事项和常见问题 每个部分配合代码示例和解释,确保用户能逐步跟随操作。同时引用提供的参考资料,如引用[3]和[4]中的代码结构,保证回答的可靠性。</think>### Python OpenCV视频读取与处理分步教程 #### 1. 环境准备 安装OpenCV库: ```bash pip install opencv-python ``` #### 2. 基础视频读取流程 ```python import cv2 # 读取视频文件(或摄像头输入) cap = cv2.VideoCapture('input.mp4') # 替换为0可调用摄像头[^4] while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: print("视频读取失败或结束") break # 转换为灰度帧 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示处理结果 cv2.imshow('Video Processing', gray) # 按Q键退出(25ms帧间隔控制播放速度) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` #### 3. 视频保存功能实现 ```python # 定义视频编码参数 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # Windows推荐DIVX/MacOS推荐MJPG out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640,480)) # 参数:文件名、编码、帧率、分辨率[^3] # 在循环处理中添加写入操作 out.write(processed_frame) ``` #### 4. 高级处理示例(边缘检测) ```python # 在帧处理环节添加Canny算法 edges = cv2.Canny(frame, 100, 200) cv2.imshow('Edges', edges) ``` #### 5. 关键参数说明 1. `cv2.waitKey(25)`:控制视频播放速度,25ms对应约40FPS 2. `cv2.COLOR_BGR2GRAY`:OpenCV默认BGR色彩空间转换 3. 分辨率匹配:输出视频分辨率需与原始帧一致[^4]
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