windows+python+opencv截取视频片段

本文介绍了一个使用Python和OpenCV实现的视频剪切方法。通过选择视频文件并指定开始和结束时间点,可以轻松地从原始视频中提取所需片段。文章还提供了解决常见错误的方法,如调整输出视频格式。

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

import cv2  # OpenCV
import tkinter.filedialog  # Python文件对话框

filename = tkinter.filedialog.askopenfilename()  # 弹出对话框选择需要裁剪的视频文件
cap = cv2.VideoCapture(filename)  # 打开视频文件
frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)  # 获得视频文件的帧数
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获得视频文件的帧率
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)  # 获得视频文件的帧宽
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)  # 获得视频文件的帧高

# 创建保存视频文件类对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('D:/Project/fish_data/鱼类研究/fishdata/5/Black_porgy/c32.mp4v', fourcc, fps, (int(width), int(height)))

# 计算视频长度/s
video_length = frames / fps
print('start and stop must < %.1f' % video_length)  # 提示用户输入变量的范围
start = float(input('Input an start time/s:'))
stop = float(input('Input an stop time/s:'))
# 设置帧读取的开始位置
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start * fps)
pos = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)  # 获得帧位置
while (pos <= stop * fps):
    ret, frame = cap.read()  # 捕获一帧图像
    out.write(frame)  # 保存帧
    pos = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)

cap.release()
out.release()

一个小错误

OpenCV: FFMPEG: tag 0x44495658/'XVID' is not supported with codec id 12 and format 'mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)' OpenCV: FFMPEG: fallback to use tag 0x7634706d/'mp4v'

解决:

        直接将输出的.MP4格式写成 .mp4v就好了

        输出指定的帧数直接在fps上面修改即可

参考:

        python-opencv截取视频片段_ftmsz12345678的博客-优快云博客python-opencv截取视频# 功能:对视频文件进行剪切。# 剪切指定长度的视频,选择要裁剪的视频,选择开始时间点和停止时间点即可。# 将处理后的视频保存为output.avi文件import cv2 # OpenCVimport tkinter.filedialog # Python文件对话框filename = tkinter.filedialog.askopenfilename() # 弹出对话框选择需要裁剪的视频文件cap = cv2.VideoCapture(filhttps://blog.youkuaiyun.com/ftmsz12345678/article/details/115677191

### 使用 PythonOpenCV 根据指定坐标裁剪图片 为了根据指定坐标裁剪图像,可以利用 OpenCV 库加载图像并定义感兴趣区域 (ROI) 的边界框。下面展示了具体的方法: #### 导入必要的库 ```python import cv2 ``` #### 加载原始图像 使用 `cv2.imread` 函数读取要处理的图像文件。 ```python image = cv2.imread('path_to_image.jpg') if image is None: raise ValueError("Image not found or unable to load.") ``` #### 定义裁剪区域 通过设定四个整数值表示矩形区域的位置 `(top_left_x, top_left_y)` 表示左上角顶点;`(bottom_right_x, bottom_right_y)` 表示右下角顶点。 ```python (top_left_x, top_left_y) = (100, 100) # 左上角坐标 (bottom_right_x, bottom_right_y) = (400, 400) # 右下角坐标 roi = image[top_left_y:bottom_right_y, top_left_x:bottom_right_x] ``` 上述代码片段中,变量 `roi` 将存储由给定坐标的矩形所限定的新子图像[^1]。 #### 显示结果 可以通过创建窗口显示裁剪后的图像以便于验证效果。 ```python cv2.imshow('Cropped Image', roi) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 保存裁剪后的图像 最后一步是将修改过的图像另存为新文件。 ```python cv2.imwrite('cropped_image.png', roi) ``` 以上过程实现了基于固定坐标范围内的简单裁剪功能。对于更复杂的场景比如旋转对象或其他非轴向对齐的情况,则可能需要用到透视变换等功能来获得更加精确的结果[^5]。
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