python工具-将视频按帧截取图片(附代码)

本文介绍了一种从视频流中按指定帧数间隔抽取图片的方法,用于创建AI训练所需的大规模图片数据集,并附带了实现这一过程的Python代码。此方法对于图像识别、物体检测等AI领域的数据预处理尤为关键。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

描述:将一个视频流按帧数截取大量的图片

用途:AI的数据集制作,得到大量的图片,之后将其打标签

更改的地方

1.default--间隔的帧数   2.input/output--输入视频的路径、存放截取图片的路径 (将路径放入后面的‘ ’中即可)前面加r可表示绝对路径 eg:

1 args = parser.parse_args(['--input',r'F:\data_video\IMG_4395.MOV','--output',r'F:data_rgb_pic\7video'])

直接上代码

 1 import cv2
 2 import argparse
 3 import os
 4 def parse_args():
 5     """
 6     Parse input arguments
 7     """
 8     parser = argparse.ArgumentParser(description='Process pic')
 9     parser.add_argument('--input', help='video to process', dest='input', default=None, type=str)
10     parser.add_argument('--output', help='pic to store', dest='output', default=None, type=str)
11     #default为间隔多少帧截取一张图片
12     parser.add_argument('--skip_frame', dest='skip_frame', help='skip number of video', default=100, type=int)
13     #input为输入视频的路径 ,output为输出存放图片的路径
14     args = parser.parse_args(['--input','','--output',''])
15     return args
16  
17 def process_video(i_video, o_video, num):
18     cap = cv2.VideoCapture(i_video)
19     num_frame = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
20     expand_name = '.jpg'
21     if not cap.isOpened():
22         print("Please check the path.")
23     cnt = 0
24     count = 0
25     while 1:
26         ret, frame = cap.read()
27         cnt += 1
28         #  how
29         # many
30         # frame
31         # to
32         # cut
33         if cnt % num == 0:
34             count += 1
35             cv2.imwrite(os.path.join(o_video, str(count) + expand_name), frame)
36  
37         if not ret:
38             break
39  
40 if __name__ == '__main__':
41     args = parse_args()
42     if not os.path.exists(args.output):
43         os.makedirs(args.output)
44     print('Called with args:')
45     print(args)
46     process_video(args.input, args.output, args.skip_frame)

参考

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36190978/article/details/85284484

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