学习前言：

最近在学习OpenCv播放视频，学习完毕后，神奇的发现：其实播放视频就是把视频中的图像一帧帧的抽取出来，按照一定的时间间隔展示罢了。既然如此，那么我能不能逆向思维——倒过来？把一帧帧图片按照一定时间间隔轮流播放变成视频呢？抱着这样的办法，我尝试了实验，最后发现真的可以做得到，而且OpenCv也封装了这个函数，就是使用中有非常多的坑，但是我也一一填补，以下代码函数可以即拿即用！

【方便的Opencv】实现图片合成视频+附带图片生成gif

学习前言：

实现代码：

将一个文件夹下的图片生成gif

实现代码：

'''
fps:
帧率：1秒钟有n张图片写进去[控制一张图片停留5秒钟，那就是帧率为1，重复播放这张图片5次]
如果文件夹下有50张 534*300的图片，这里设置1秒钟播放5张，那么这个视频的时长就是10秒
'''

请确保每一张图片都是一样的大小，如果不是请手动resize至一致！

# -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import cv2
import time# 图片合成视频
def picvideo(img_path, size):filelist = os.listdir(img_path)  # 获取该目录下的所有文件名fps = 24video_path = os.path.join('Package\\video', img_path.split('\\')[-1] + ".avi")  # 导出路径# 可以用(*'DVIX')或(*'X264'),如果都不行先装ffmepgfourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0')  # 不同视频编码对应不同视频格式（例：'I','4','2','0' 对应avi格式）video = cv2.VideoWriter(video_path, fourcc, fps, size, True)for i in range(len(filelist)):item = os.path.join(img_path, str(i)+'.png')img = cv2.imread(item)  # 使用opencv读取图像，直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为BGR ，注意是BGR，通道值默认范围0-255。video.write(img)  # 把图片写进视频video.release()  # 释放print('video_path:', video_path)return video_pathdef main(img_path):img_list = os.listdir(img_path)img = cv2.imread(os.path.join(img_path, img_list[7]))w, h, _ = img.shapereturn picvideo(img_path, (h, w))  # 尺寸要调转，挖槽，坑死他爹地我了if __name__ == '__main__':main('Package\Origrial\\tds_nm_01')

将一个文件夹下的图片生成gif

'''
Author:
Email:
公众号：
'''
import os

import imageio
def create_gif(img_path, gif_name, duration = 1.0):
'''
:param image_list: 这个列表用于存放生成动图的图片
:param gif_name: 字符串，所生成gif文件名，带.gif后缀
:param duration: 图像间隔时间
:return:
'''
frames = []
for image_name in os.listdir(img_path):
temp = os.path.join(img_path, image_name)
print(temp)
frames.append(imageio.imread(temp))

imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GIF', duration=duration)
return

def main():
#这里放上自己所需要合成的图片文件夹路径
image_path = r'C:\Users\86137\Desktop\gaitRecognition_platform\Package\Fgmask\tds_nm_03'
gif_name = 'new.gif'
duration = 0.08 # 播放速度yuexiaoyuekuai
create_gif(image_path, gif_name, duration)

if __name__ == '__main__':
main()

完毕！

最后说一声，Opencv的学习之路漫漫，希望我们能一起加油，共同进步！最后的最后，如果这篇文章有帮助到大家，麻烦点赞+收藏一下！

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