Python+OpenCV 图像处理系列（2）—— 视频捕获、播放和保存

1.视频捕获

为了获取视频，首先需要创建一个 VideoCapture 类对象。它的参数可以是设备的索引号，或者是一个视频文件。设备索引号就是在指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。

import cv2
cap = cv2.VideoCapture()
flag = cap.isOpened()if flag:while 1:# Capture frame-by-frameret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Display the resulting framecv2.imshow('frame', gray)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

cap.read() 返回一个布尔值（True/False）。如果帧读取的是正确的，就是True。

有时 cap 可能不能成功的初始化摄像头设备。这种情况下上面的代码会报错。你可以使用cap.isOpened()，来检查是否成功初始化了。如果返回值是 True，那就没有问题。否则就要使用函数 cap.open()。

可以使用函数 cap.get(propId) 来获得视频的一些参数信息。这里 propId 可以是 0 到 18 之间的任何整数。每一个数代表视频的一个属性，见下表。

属性	说明
CV_CAP_PROP_POS_MSEC	Current position of the video file in milliseconds.
CV_CAP_PROP_POS_FRAMES	0-based index of the frame to be decoded/captured next.
CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO	Relative position of the video file: 0 - start of the film, 1 - end of the film.
CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH	Width of the frames in the video stream.
CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT	Height of the frames in the video stream.
CV_CAP_PROP_FPS	Frame rate.
CV_CAP_PROP_FOURCC	4-character code of codec.
CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT	Number of frames in the video file.
CV_CAP_PROP_FORMAT	Format of the Mat objects returned by retrieve() .
CV_CAP_PROP_MODE	Backend-specific value indicating the current capture mode.
CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS	Brightness of the image (only for cameras).
CV_CAP_PROP_CONTRAST	Contrast of the image (only for cameras).
CV_CAP_PROP_SATURATION	Saturation of the image (only for cameras).
CV_CAP_PROP_HUE	Hue of the image (only for cameras).
CV_CAP_PROP_GAIN	Gain of the image (only for cameras).
CV_CAP_PROP_EXPOSURE	Exposure (only for cameras).
CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB	Boolean flags indicating whether images should be converted to RGB.
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE	Currently unsupported
CV_CAP_PROP_RECTIFICATION	Rectification flag for stereo (note: only supported by DC1394 v 2.x backend currently)

其中的一些值可以使用 cap.set(propId, value) 来修改，value 就是你想要设置成的新值。

例如，我可以使用 cap.get(3) 和 cap.get(4) 来查看每一帧的宽和高。默认情况下得到的值是 640X480。但是我可以使用 ret=cap.set(3,320) 和 ret=cap.set(4,240) 来把宽和高改成 320X240。

2.视频播放

与从摄像头中捕获一样，你只需要把设备索引号改成视频文件的名字。在播放每一帧时，使用 cv2.waiKey() 设置适当的持续时间。如果设置的太低视频就会播放的非常快，如果设置的太高就会播放的很慢（你可以使用这种方法控制视频的播放速度）。通常情况下 25 毫秒就可以了。

import cv2cap = cv2.VideoCapture("2018-12-16_11-33.mp4")
# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('XVID') # cv3 的写法，cv2 需要修改
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()if ret == True:frame = cv2.flip(frame, 0)# write the flipped frameout.write(frame)cv2.imshow('frame', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break
# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

如果安装的是 OpenCV 2 的版本会出现如下错误：

AttributeError: 'module' object has no attribute 'VideoWriter_fourcc'

查看 OpenCV 的版本号

>>> import cv2
>>> cv2.__version__
'2.4.9.1'

cv2.VideoWriter_fourcc() 是 Opencv3.0 所用，而 cv2.cv.CV_FOURCC() 用于 Opencv2.4.*

修改该行为

fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G')

3.视频保存

要创建一个 VideoWriter 的对象。我们应该确定一个输出文件的名字。接下来指定 FourCC 编码（下面会介绍）。播放频率和帧的大小也都需要确定。最后一个是 isColor 标签。如果是 True，每一帧就是彩色图，否则就是灰度图。

FourCC 就是一个4 字节码，用来确定视频的编码格式。

• In Fedora: DIVX, XVID, MJPG, X264, WMV1, WMV2. (XVID is more preferable. MJPG results in high size video. X264 gives very small size video)

• In Windows: DIVX (More to be tested and added)

• In OSX : (I don’t have access to OSX. Can some one fill this?)

FourCC 码以下面的格式传给程序，以 MJPG 为例：

 cv2.cv.FOURCC('M','J','P','G') 或者 cv2.cv.FOURCC(*'MJPG')

下面的代码是从摄像头中捕获视频，沿水平方向旋转每一帧并保存它。

import cv2cap = cv2.VideoCapture("2018-12-16_11-33.mp4")
# Define the codec and create VideoWriter object# 此处fourcc的在 ubuntu 16.04 上有效，如果视频保存为空，那么可以改一下这个参数试试, 也可以是-1
fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC('m', 'p', '4', 'v')fps = cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS)
size = (int(cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cap.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, size)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if ret == True:# frame = cv2.flip(frame, 0) 该行表示翻转视频，播放已经存在的视频时注释改行# write the flipped frameout.write(frame)cv2.imshow('frame', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break
# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

编码器常用的几种：

cv2.VideoWriter_fourcc(“I”, “4”, “2”, “0”)
压缩的yuv颜色编码器，4:2:0色彩度子采样兼容性好，产生很大的视频 avi

cv2.VideoWriter_fourcc(“P”, I", “M”, “1”)
采用mpeg-1编码，文件为avi

cv2.VideoWriter_fourcc(“X”, “V”, “T”, “D”)
采用mpeg-4编码，得到视频大小平均拓展名avi

cv2.VideoWriter_fourcc(“T”, “H”, “E”, “O”)
Ogg Vorbis，拓展名为ogv

cv2.VideoWriter_fourcc(“F”, “L”, “V”, “1”)
FLASH视频，拓展名为.flv

4.总结

以下代码在 OpenCV 3.4.4 中测试通过，

import cv2
import numpy as npvideo_path = "video/test.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
count = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print "height is {}, width is {}, count is {}, fps is {}".format(height, width, count, fps)
# height is 720.0, width is 1280.0, count is 3599.0, fps is 11.9941808935
out_video = cv2.VideoWriter("video/out_video.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X'),15, (np.int(width), np.int(height)), True)while True:ret, frame = cap.read()print "ret is {}, frame is {}, frame's shape is {}".format(ret, frame, frame.shape)if ret is True:cv2.imshow("video_out", frame)out_video.write(frame)c = cv2.waitKey(50)if c & 0xFF == 27:breakelse:breakcap.release()
out_video.release()

部分输出结果：

ret is True, frame is [[[209 190 180][209 190 180][209 190 180]...[ 60  39  47][ 57  39  49][ 62  44  54]][[209 190 180][209 190 180][209 190 180]...[ 60  39  47][ 61  43  53][ 57  39  49]][[209 190 180][209 190 180][209 190 180]...[ 74  43  56][ 74  45  52][ 66  37  44]]...[[108 102 119][108 102 119][107 101 118]...[163 158 147][163 158 147][163 158 147]][[108 102 119][108 102 119][107 101 118]...[168 157 146][168 157 146][168 157 146]][[108 102 119][108 102 119][107 101 118]...[161 150 139][161 150 139][161 150 139]]], frame's shape is (720, 1280, 3)