python opencv-12视频读写

import cv2 as cv
import numpy as np

capture = cv.VideoCapture("./test.avi")
#capture = cv.VideoCapture(0) 打开摄像头
height = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) #获取视频流的帧高度
width = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) #获取视频流的帧宽度
count = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT) #视频文件的帧数
fps = capture.get(cv.CAP_PROP_FPS) #帧率
print(height, width, count, fps)
out = cv.VideoWriter("./test_cp.avi", cv.VideoWriter_fourcc(‘D’, ‘I’, ‘V’, ‘X’), 15,
(np.int(width), np.int(height)), True)
while True:
ret, frame = capture.read()#捕获一帧图像
if ret is True:
cv.imshow(“video-input”, frame)
out.write(frame)
c = cv.waitKey(50)
if c == 27: # ESC
break
else:
break

capture.release()
out.release()

retval = cv2.VideoCapture.get(propId)
功能：得到相机/视频文件的各种属性。propId常见取值如下:
cv2.CAP_PROP_POS_MSEC：视频文件的当前位置（ms）
cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES：从0开始索引帧，帧位置。
cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO：视频文件的相对位置（0表示开始，1表示结束）
cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH：视频流的帧宽度。
cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT：视频流的帧高度。
cv2.CAP_PROP_FPS：帧率
cv2.CAP_PROP_FOURCC：编解码器四字符代码
cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT：视频文件的帧数
cv2.CAP_PROP_FORMAT： retrieve()返回的Mat对象的格式。
cv2.CAP_PROP_MODE：后端专用的值，指示当前捕获模式
cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS：图像的亮度，仅适用于支持的相机
cv2.CAP_PROP_CONTRAST：图像对比度，仅适用于相机
cv2.CAP_PROP_SATURATION：图像饱和度，仅适用于相机
cv2.CAP_PROP_HUE：图像色调，仅适用于相机
cv2.CAP_PROP_GAIN：图像增益，仅适用于支持的相机
cv2.CAP_PROP_EXPOSURE：曝光，仅适用于支持的相机
cv2.CAP_PROP_CONVERT_RGB：布尔标志，指示是否应将图像转换为RGB

对于视频的保存，OpenCV提供了接口VideoWriter。要想编程实现保存视频，需要熟悉一下该类的构造函数和成员函数。
= cv.VideoWriter( filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor] )
参数：
filename：给要保存的视频起个名字
fourcc：指定视频编解码器的4字节代码
fps：帧率
frameSize：帧大小
isColor：如果为true，则视频为彩色，否则为灰度视频，默认为true
在此再介绍一下fourcc。它是用于压缩帧的4字符编解码器代码。如VideoWriter :: fourcc（‘P’，‘I’，‘M’，‘1’）是MPEG-1编解码器，VideoWriter :: fourcc（‘M’，‘J’，‘P’，'G '）是一个运动jpeg编解码器等。要想详细了解fourcc，可以百度搜索进行详细的学习。get()、set()、isOpened()、release()等和VideoCapture的成员函数类似，不坐赘述。介绍几个新的成员函数：

retval = cv2.VideoWriter_fourcc( c1, c2, c3, c4 )

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创建摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(“videoTest/test1.mp4”)　　#参数为视频文件目录

逐帧显示实现视频播放
while 1:
ret, frame = cap.read()　　　　　　　　　　　　#读取
cv2.imshow(“capture”, frame)　　　　　　　　　　#显示
if cv2.waitKey(100) & 0xff == ord(‘q’):　　#按q退出
break

释放摄像头对象和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()