图形图像|OpenCV 视频入门图形图像|opencv

本文主要内容来自于 OpenCV-Python 教程的 OpenCV 中的 GUI 功能部分，这个部分的主要内容如下：

图像操作入门
学习加载一幅图像，显示它，并保存它
视频入门
学习播放视频，从摄像头捕捉视频，以及写入视频
OpenCV 中的绘制功能
学习通过 OpenCV 绘制线、矩形、椭圆形和圆形等等
鼠标作为画笔
用鼠标画东西
轨迹栏作为调色板
创建轨迹栏以控制某些参数

目标

学习读取视频，显示视频，和保存视频
学习从摄像头采集视频并显示它
我们将学习这些函数：cv.VideoCapture()，cv.VideoWriter()

从摄像头采集视频通常，我们必须用摄像头捕捉实时流。OpenCV 提供了一个非常简单的接口来做这些。让我们从摄像头采集一段视频（我使用我笔记本电脑上内置的 webcam），把它转换为灰度视频并显示。只是一个入门的简单任务。
要捕捉视频，我们需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的文件名。设备索引只是一个用于指定使用那个摄像头的数字。通常连接了一个摄像头（就我而言）。因而，我简单地传入 0 (或 -1)。你可以通过传入 1 选择第二个摄像头等等。随后你可以一帧一帧地捕捉图像。最后，不要忘记释放 capture。

#!/use/bin/env python import sysimport numpy as np import cv2 as cvdef main(): cap = cv.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): print("Cannot open camera") sys.exit()while True: # Capture frame-by-frame ret, frame = cap.read()# if frame is read correctly ret is True if not ret: print("Can't receive frame() (stream end?). Exiting ...") break # Our operations on the frame come here gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Display the resulting frame cv.imshow('frame', gray) if cv.waitKey(1) == ord('q'): breakcap.release() cv.destroyAllWindows()if __name__ == "__main__": main()

cap.read() 返回一个布尔值 (True/False)。如果正确地读取了帧，它为 True。因此可以通过检查这个返回值来确认视频是否结束。
有时，cap 可能还没有初始化捕捉。在那种情况下，这段代码将显示错误。我们可以通过 cap.isOpened() 方法检查它是否初始化。如果它是 True，则 OK。否则使用 cap.open() 打开它。
我们还可以使用 cap.get(propId) 方法访问这个视频的一些功能，其中 propId 是一个从 0 到 68 的数字。每个数字表示视频的一个属性（如果它适用于该视频的话）。完整的描述可以在这里找到：cv::VideoCapture::get()。这些值中的一些可以使用 cap.set(propId, value) 来修改。value 是想要的新值。
比如，我们可以通过 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 和 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) 检查帧的宽度和高度。它默认给出了 640x480。但我们想要把它修改为 320x240。则使用 ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) 和 ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)。如：

width = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) height = cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) fps = cap.get(cv.CAP_PROP_FPS) print("FPS:{}, width x height: {} x {}".format(fps, width, height))

可以得到如下输出：

FPS:30.0, width x height: 640.0 x 640.0

注意：如果遇到了错误，则可以使用任何其它的摄像头应用程序（比如 Linux 下的 Cheese）来确认摄像头是否工作良好。

播放视频文件 【图形图像|OpenCV 视频入门】播放视频文件与从摄像头采集类似，只是把摄像头索引改为视频文件的文件名。同样在显示视频帧的时候，传入适当的时间调用 cv.waitKey()。如果时间值太低，则视频会非常快，如果它太高，则视频会非常慢（好吧，这就是我们可以慢动作显示视频的方式）。一般情况下 25 毫秒就不错。

def play_video_file(): cv.samples.addSamplesDataSearchPath("/media/data/my_multimedia/opencv-4.x/samples/data") cap = cv.VideoCapture(cv.samples.findFile("vtest.avi")) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() # if frame is read correctly ret is True if not ret: print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") break gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('frame', gray) if cv.waitKey(25) == ord('q'): break cap.release() cv.destroyAllWindows()

cap.get(propId) 可用的 propId 由一些枚举值定义，这其中部分适用于摄像头的 VideoCapture，部分则适用于视频文件的 VideoCapture。对于视频文件，我们可以通过给 cap.get(propId) 传入 cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT 获得视频文件的视频帧总数。

注意，请确保安装了适当版本的 ffmpeg 或 gstreamer。有时使用 video capture 比较头疼，这大多数是由于 ffmpeg/gstreamer 的错误安装。

保存视频我们捕捉了视频，并能一帧一帧地处理它，但我们还想保存视频。对于图像，它很简单：使用 cv.imwrite() 就好。在这里，需要做更多的工作。
这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们应该指定输出文件名（比如：output.avi）。然后我们应该指定 FourCC 码（下一段会有详细说明）。应该传入每秒多少帧 (fps) 以及帧大小。最后一个是 isColor 标记。如果它是 True，则编码器期望是彩色帧，否则，它使用灰度帧。
FourCC 是一个用于指定视频编解码器的 4 字节码。在其官网 fourcc.org 可以找到可用的编解码器的列表。它是平台独立的。以下编解码器对我来说很好用。

在 Fedora 中：DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。(XVID 是更优选的。 MJPG 会产生大尺寸的视频。 X264 提供非常小尺寸的视频)
在 Windows 上：DIVX （更多有待测试和添加）
在 OSX 上：MJPG (.mp4)，DIVX (.avi)，X264 (.mkv)。

以 cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G') 或 cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') 的形式为 MJPG 传 FourCC
码。
如下的代码从摄像头捕捉图形，在垂直方向翻转每一帧，并保存视频。

def save_video_file(): cap = cv.VideoCapture(0) # Define the codec and create VideoWriter object fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") break frame = cv.flip(frame, 0) # write the flipped frame out.write(frame) cv.imshow('frame', frame) if cv.waitKey(1) == ord('q'): break # Release everything if job is finished cap.release() out.release() cv.destroyAllWindows()

Done.
参考文档 Getting Started with Videos