2019-7-1 opencv视频处理VideoCapture

在https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42555985/article/details/93845155中，有一段摄像头捕捉后进行人脸识别代码，使用的函数是VideoCapture。

在opencv中视频处理就是利用VideoCapture类来实现的。官网说明参见https://docs.opencv.org/4.0.0/d8/dfe/classcv_1_1VideoCapture.html。

方式1：摄像头

官网说明，VideoCapture有3种方式，摄像头捕捉就是其中之一，方式如下：

<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(	index[, apiPreference]	)

• index：要打开视频设备的ID。在后台打开默认摄像头使用0。
  实现代码如下，人脸识别中也用过了。

cap = cv.VideoCapture(0)

如果有多个摄像头，用的是camera_id + domain_offset (CAP_*)，文档中有介绍，一般也不会有这种情况发生，这里不说了。

方式2：文件读取

调用方式

<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(	filename[, apiPreference]	)

• filename：可以是视频文件，或者图像序列（几个连续的jpg文件），或者在线视频流（URL of video stream）。

例：读取在线视频

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('https://vd2.bdstatic.com/mda-ijkqpy8pad0e8auu/sc/mda-ijkqpy8pad0e8auu.mp4?auth_key=1561955030-0-0-ec931c6dbd155dd41ef9c0a159899858&bcevod_channel=searchbox_feed&pd=bjh&abtest=all')

while True:
    ret, frame = cap.read() # 读
    cv2.imshow("capture", frame) # 显示
    if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'): #键盘按键q，退出
        break

运行结果如上图。

方式3：类操作

<VideoCapture object>	=	cv.VideoCapture(	)
<VideoCapture object>.open(filename)

先创建一个VideoCapture对象，然后通过成员函数open()来设定打开的信息。
这种方式在python中似乎没有太大意义。

例1：读取视频中特定的帧写入文件

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('https://vd2.bdstatic.com/mda-ijkqpy8pad0e8auu/sc/mda-ijkqpy8pad0e8auu.mp4?auth_key=1561955030-0-0-ec931c6dbd155dd41ef9c0a159899858&bcevod_channel=searchbox_feed&pd=bjh&abtest=all')


#Set frame_no in range 0.0-1.0
#In this example we have a video of 30 seconds having 25 frames per seconds, thus we have 750 frames.
#The examined frame must get a value from 0 to 749.
#For more info about the video flags see here: https://stackoverflow.com/questions/11420748/setting-camera-parameters-in-opencv-python
#Here we select the last frame as frame sequence=749. In case you want to select other frame change value 749.
#BE CAREFUL! Each video has different time length and frame rate. 
#So make sure that you have the right parameters for the right video!
time_length = 30.0
fps=25
frame_seq = 749
frame_no = (frame_seq /(time_length*fps))

#The first argument of cap.set(), number 2 defines that parameter for setting the frame selection.
#Number 2 defines flag CV_CAP_PROP_POS_FRAMES which is a 0-based index of the frame to be decoded/captured next.
#The second argument defines the frame number in range 0.0-1.0
cap.set(2,frame_no);

#Read the next frame from the video. If you set frame 749 above then the code will return the last frame.
ret, frame = cap.read()

#Set grayscale colorspace for the frame. 
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Cut the video extension to have the name of the video
my_video_name = 'test'

#Display the resulting frame
cv2.imshow(my_video_name+' frame '+ str(frame_seq),gray)

#Set waitKey 
cv2.waitKey()

#Store this frame to an image
cv2.imwrite(my_video_name+'_frame_'+str(frame_seq)+'.jpg',gray)

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码是我从网上找到的，原例中是用了一个30秒750帧的视频。
我这里的视频还是用在线视频流，因为只是为了测试一下代码有效性，所以没有改指定帧的代码，也就是在视频流中截取了任意一帧，写入了文件中。

结果如上。

例2：读取视频写入文件

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2

#  调用VideoCapture构造器
cap = cv2.VideoCapture('https://vd2.bdstatic.com/mda-ijkqpy8pad0e8auu/sc/mda-ijkqpy8pad0e8auu.mp4?auth_key=1561955030-0-0-ec931c6dbd155dd41ef9c0a159899858&bcevod_channel=searchbox_feed&pd=bjh&abtest=all')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

#  改用YUV颜色编码 写入到另一个视频文件中
# 注意，视频文件的后缀改为.avi，由于I420采用YUV颜色编码，只支持.avi格式
writer = cv2.VideoWriter('test.avi', cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), fps, size)
ret, frame = cap.read()
while ret:
    writer.write(frame)
    ret, frame = cap.read() 

这个是把在线视频流写入test.avi文件。