如何在Python中从视频中提取帧（详细实现教程）

Python如何从视频中提取帧？本文教你使用 Python 中的 OpenCV 或 MoviePy 库制作两种不同的方法来从带有时间戳的视频中提取帧。
你可能已经知道，视频由一系列图像组成。这些图像被称为帧，并以一定的速率一张一张地连续播放，这将被人眼识别为运动。
【如何在Python中从视频中提取帧（详细实现教程）】如何在Python中从视频中提取帧？在本教程中，你将学习两种在 Python 中从视频文件中提取帧的方法。首先，我们将讨论如何使用著名的OpenCV库来做到这一点。之后，我们将探索使用MoviePy 库提取帧的另一种方法。
首先，让我们安装库：

$ pip install python-opencv moviepy

方法 1：使用 OpenCV 提取帧Python从视频中提取帧示例：我将创建extract_frames_opencv.py文件并导入必要的模块：

from datetime import timedelta import cv2 import numpy as np import os

由于并非所有视频的长度和FPS都相同，我们将定义一个参数来调整我们想要每秒提取和保存的帧数：

# i.e if video of duration 30 seconds, saves 10 frame per second = 300 frames saved in total SAVING_FRAMES_PER_SECOND = 10

Python如何从视频中提取帧？我们将在这两种方法上使用此参数。例如，如果像现在一样设置为 10，即使视频 FPS 为 24，它也只会保存每秒 10 帧的视频。如果视频有 30 秒的持续时间，那么总共将保存 300 帧. 你也可以将此参数设置为 0.5，即每 2 秒保存一帧，依此类推。
接下来，让我们定义两个辅助函数：

def format_timedelta(td): """Utility function to format timedelta objects in a cool way (e.g 00:00:20.05) omitting microseconds and retaining milliseconds""" result = str(td) try: result, ms = result.split(".") except ValueError: return result + ".00".replace(":", "-") ms = int(ms) ms = round(ms / 1e4) return f"{result}.{ms:02}".replace(":", "-")def get_saving_frames_durations(cap, saving_fps): """A function that returns the list of durations where to save the frames""" s = [ ] # get the clip duration by dividing number of frames by the number of frames per second clip_duration = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) / cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # use np.arange() to make floating-point steps for i in np.arange(0, clip_duration, 1 / saving_fps): s.append(i) return s

如何在Python中从视频中提取帧？该format_timedelta()函数接受一个timedelta对象并返回一个漂亮的字符串表示，以毫秒为单位并省略微秒。
该get_saving_frames_durations()函数接受VideoCapture来自 OpenCV的对象和我们之前讨论的保存参数，并返回我们应该保存帧的持续时间点列表。
现在我们有了这些辅助函数，让我们定义主函数并解释它：

def main(video_file): filename, _ = os.path.splitext(video_file) filename += "-opencv" # make a folder by the name of the video file if not os.path.isdir(filename): os.mkdir(filename) # read the video file cap = cv2.VideoCapture(video_file) # get the FPS of the video fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # if the SAVING_FRAMES_PER_SECOND is above video FPS, then set it to FPS (as maximum) saving_frames_per_second = min(fps, SAVING_FRAMES_PER_SECOND) # get the list of duration spots to save saving_frames_durations = get_saving_frames_durations(cap, saving_frames_per_second) # start the loop count = 0 while True: is_read, frame = cap.read() if not is_read: # break out of the loop if there are no frames to read break # get the duration by dividing the frame count by the FPS frame_duration = count / fps try: # get the earliest duration to save closest_duration = saving_frames_durations[ 0] except IndexError: # the list is empty, all duration frames were saved break if frame_duration >= closest_duration: # if closest duration is less than or equals the frame duration, # then save the frame frame_duration_formatted = format_timedelta(timedelta(seconds=frame_duration)) cv2.imwrite(os.path.join(filename, f"frame{frame_duration_formatted}.jpg"), frame) # drop the duration spot from the list, since this duration spot is already saved try: saving_frames_durations.pop(0) except IndexError: pass # increment the frame count count += 1

上面的函数看起来很复杂，其实不然，这就是我们要做的：

首先，我们创建文件名变量，它是我们要创建和保存框架的文件夹名称，我们附加"-opencv"只是为了区分方法，但你可以删除它。
然后，我们使用该os.mkdir()函数创建文件夹（如果尚未创建）。
之后，我们使用读取视频文件cv2.VideoCapture，并使用cap.get()方法获取 FPS并传递 FPS 的代码，即cv2.CAP_PROP_FPS.
我们将每秒保存帧数设置为实际视频 FPS 和我们参数中的最小值。因此，我们确保不能绕过比实际视频 fps 更高的保存 fps。
得到保存时长后，我们进入读取帧的循环，只有当我们确定时长在我们的saving_frames_durations列表中时才进行保存。我们使用保存帧cv2.imwrite()，并将帧名称设置为实际持续时间。

定义主要Python从视频中提取帧示例代码：

if __name__ == "__main__": import sys video_file = sys.argv[ 1] main(video_file)

由于我们使用命令行参数传递视频文件，让我们运行它：

$ python extract_frames_opencv.py zoo.mp4

执行上述命令后，"zoo-opencv"会创建一个新文件夹，其中包含以下内容：

文章图片
如你所见，帧与文件名中的时间戳一起保存。
相关：如何在 Python 中从视频中提取音频
方法 2：使用 MoviePy 提取帧Python如何从视频中提取帧？在这个方法中，我们不会使用 OpenCV，而是使用另一个名为 MoviePy 的库，我将创建一个名为的文件extract_frames_moviepy.py并导入必要的模块：

from moviepy.editor import VideoFileClip import numpy as np import os from datetime import timedelta

与第一种方法一样，我们也将在SAVING_FRAMES_PER_SECOND这里使用参数：

# i.e if video of duration 30 seconds, saves 10 frame per second = 300 frames saved in total SAVING_FRAMES_PER_SECOND = 10

请参阅本教程的第一部分以了解它的确切含义。和以前一样，我们也需要这个format_timedelta()函数：

def format_timedelta(td): """Utility function to format timedelta objects in a cool way (e.g 00:00:20.05) omitting microseconds and retaining milliseconds""" result = str(td) try: result, ms = result.split(".") except ValueError: return result + ".00".replace(":", "-") ms = int(ms) ms = round(ms / 1e4) return f"{result}.{ms:02}".replace(":", "-")

现在转到主函数：

def main(video_file): # load the video clip video_clip = VideoFileClip(video_file) # make a folder by the name of the video file filename, _ = os.path.splitext(video_file) filename += "-moviepy" if not os.path.isdir(filename): os.mkdir(filename)# if the SAVING_FRAMES_PER_SECOND is above video FPS, then set it to FPS (as maximum) saving_frames_per_second = min(video_clip.fps, SAVING_FRAMES_PER_SECOND) # if SAVING_FRAMES_PER_SECOND is set to 0, step is 1/fps, else 1/SAVING_FRAMES_PER_SECOND step = 1 / video_clip.fps if saving_frames_per_second == 0 else 1 / saving_frames_per_second # iterate over each possible frame for current_duration in np.arange(0, video_clip.duration, step): # format the file name and save it frame_duration_formatted = format_timedelta(timedelta(seconds=current_duration)).replace(":", "-") frame_filename = os.path.join(filename, f"frame{frame_duration_formatted}.jpg") # save the frame with the current duration video_clip.save_frame(frame_filename, current_duration)

如何在Python中从视频中提取帧？你可能已经注意到，此方法需要的代码较少。首先，我们使用VideoFileClip()类加载我们的视频剪辑，我们创建我们的文件夹并确保保存的 fps 小于或等于视频 fps。
然后我们定义我们的循环步长，即 1 除以保存的 fps，如果我们将设置SAVING_FRAMES_PER_SECOND为 10，那么步长将为 0.1（即每 0.1 秒保存帧）。
这里的区别在于VideoFileClip对象有save_frame()方法，该方法接受两个参数：帧文件名和要保存的帧的持续时间。所以我们所做的是我们循环使用np.arange()（常规range()函数的浮点版本）在我们想要的每一帧上采取步骤，并相应地调用该save_frame()方法。
下面是主要对Python从视频中提取帧示例代码：

if __name__ == "__main__": import sys video_file = sys.argv[ 1] main(video_file)

让我们测试一下：

$ python extract_frames_moviepy.py zoo.mp4

几秒钟后，zoo-moviepy文件夹被创建，帧被保存在该文件夹中。
结论Python如何从视频中提取帧？在我的案例中使用这两种方法后，我注意到方法一（使用 OpenCV）在时间执行方面更快，但比 MoviePy 保存更大的图像。
对于该演示视频，使用第二种方法（使用 MoviePy）时190帧的大小为2.8MB，使用 OpenCV 时为5.46MB。然而，MoviePy 方法的持续时间为2.3秒，而 OpenCV 需要大约0.6秒。
话虽如此，我已经为你提供了两种在 Python 中从视频中提取帧的方法，你可以选择最适合你的方法。