【python学习笔记——工具视频帧率计算器】

视频帧率计算器，可以计算视频的帧率、帧数、时间长度，
还可以播放视频，计算视频清晰度，计算最清晰帧，保存最清晰帧。
其中计算视频清晰度的方法有三种，分别是Laplacian算子、Sobel算子和平均梯度。

一、Laplacce算子

是一种各向同性算子，二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈
Laplacian 梯度函数
利用Laplacian算子对图像进行模板卷积得到图像的高频分量，然后可以对图像的高频分量求和，用高频分量和作为图像的清晰度评价标准。

对于一个M×N像素的图像，每个像素的亮度为g(x,y)，进行滤波模板卷积后每个像素点值为z(x,y)。则图像清晰度评价函数：

Laplacian算子：z(x,y)=g(x-1,y)+g(x+1,y)+g(x,y-1)+g(x,y+1)一4g(x,y)

梯度算子为水平方向和垂直方向两个，高通滤波算子只有一个

二、Sobel算子
判断图像清晰度本质是梯度运算。索贝尔算子(Sobeloperator)主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。在技术上,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值,主要用于获得数字图像的一阶梯度

三、平均梯度
平均梯度(meangradient)：指图像的边界或影线两侧附近灰度有明显差异，即灰度变化率大，这种变化率的大小可用来表示图像清晰度。它反映了图像微小细节反差变化的速率，即图像多维方向上密度变化的速率，表征图像的相对清晰程度。

界面如下：


"""
# -*- coding: utf-8 -*-
Created on 03 27 15:45:00 2023
@Author: yuxi
视频帧率计算器，可以计算视频的帧率、帧数、时间长度，
还可以播放视频，计算视频清晰度，计算最清晰帧，保存最清晰帧。
其中计算视频清晰度的方法有三种，分别是Laplacian算子、Sobel算子和平均梯度。Attempt Change"""
import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import numpy as npclass FrameRateCalculator:def __init__(self, master):self.master = mastermaster.title("Frame Rate Calculator")master.geometry("800x600")self.label = tk.Label(master, text="选择视频文件路径：", font=("Arial", 14))self.label.pack(pady=10)self.entry = tk.Entry(master, font=("Arial", 14))self.entry.pack(pady=10)self.button = tk.Button(master, text="选择视频文件", font=("Arial", 14), command=self.browse_file)self.button.pack(pady=10)self.result_label = tk.Label(master, text="", font=("Arial", 14))self.result_label.pack(pady=10)self.calculate_button = tk.Button(master, text="计算", font=("Arial", 14), command=self.calculate)self.calculate_button.pack(pady=10)self.play_button = tk.Button(master, text="播放视频", font=("Arial", 14), command=self.play_video)self.play_button.pack(pady=10)self.clarity_button = tk.Button(master, text="计算最清晰帧", font=("Arial", 14), command=self.calculate_clarity)self.clarity_button.pack(pady=10)self.max_clarity_label = tk.Label(master, text="", font=("Arial", 14))self.max_clarity_label.pack(pady=10)self.max_clarity_frame_label = tk.Label(master, text="", font=("Arial", 14))self.max_clarity_frame_label.pack(pady=10)self.save_button = tk.Button(master, text="保存最清晰帧", font=("Arial", 14), command=self.save_max_clarity_frame)self.save_button.pack(pady=10)# 将所有按钮和标签的背景颜色、前景颜色和字体设置为红色、白色和Arial 14# self.button.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.calculate_button.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.play_button.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.clarity_button.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.save_button.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.label.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.entry.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.result_label.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.max_clarity_label.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))# self.max_clarity_frame_label.config(bg='red', fg='white', font=("Arial", 14))             self.master.mainloop()def browse_file(self):file_path = filedialog.askopenfilename()self.entry.delete(0, tk.END)self.entry.insert(0, file_path)def calculate(self):video_path = self.entry.get()cap = cv2.VideoCapture(video_path)fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))duration = frame_count / fpsself.result_label.config(text="帧率: {:.2f} 帧数: {} 时间长度: {:.2f}秒".format(fps, frame_count, duration), font=("Arial", 14))def play_video(self):video_path = self.entry.get()cap = cv2.VideoCapture(video_path)cv2.namedWindow('frame', cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.resizeWindow('frame', 800, 500)while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()if ret == True:cv2.imshow('frame',frame)if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):breakelse:breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()# 计算视频清晰度def calculate_clarity(self):video_path = self.entry.get()  # 获取视频路径cap = cv2.VideoCapture(video_path)  # 打开视频max_clarity = 0  # 初始化最大清晰度max_frame = None  # 初始化最清晰帧max_frame_num = 0  # 初始化最清晰帧的帧数while(cap.isOpened()):  # 循环读取视频帧ret, frame = cap.read()  # 读取视频帧if ret == True:#clarity = cv2.Laplacian(frame, cv2.CV_64F).var()  # 计算帧的清晰度# 计算帧的清晰度'''sobelx = cv2.Sobel(frame, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)sobely = cv2.Sobel(frame, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)clarity = sobel.var() '''# 计算帧的清晰度sobelx = cv2.Sobel(frame, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)sobely = cv2.Sobel(frame, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)mean_gradient = np.mean(np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2))clarity = mean_gradientif clarity > max_clarity:  # 如果当前帧的清晰度大于最大清晰度max_clarity = clarity  # 更新最大清晰度max_frame = frame  # 更新最清晰帧max_frame_num = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES))  # 更新最清晰帧的帧数else:breakcap.release()  # 释放视频self.max_clarity_label.config(text="最清晰帧的清晰度: {:.2f}".format(max_clarity), font=("Arial", 14))self.max_clarity_frame_label.config(text="最清晰帧的信息: 帧数{}".format(max_frame_num), font=("Arial", 14))self.max_frame = max_framedef save_max_clarity_frame(self):file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".jpg", filetypes=[("JPEG Image", "*.jpg"), ("PNG Image", "*.png"), ("BMP Image", "*.bmp"),("TIF Image", "*.tif")])if file_path:cv2.imwrite(file_path, self.max_frame)FrameRateCalculator(tk.Tk())

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