Python对视频进行分帧保存图片

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直接上程序，注释说明

import cv2
import os
from application.processbar.progressbar import bar3 # 我自己写的进度条模块，见参考文献# 传入视频全路径，自动在视频路径下生成同名文件夹，将图片保存在里面
def video2img1(pathv):file_name = pathv.split(os.sep)[-1].split('.')[0]  # os.sep当前系统的路径分隔符，也可以用'\\'out_floder = pathv.split('.')[0]    # path全路径去掉最后的后缀，后面依据这个生成跟视频同名的文件夹# 创建存储图片的文件if not os.path.exists(out_floder):os.makedirs(out_floder, exist_ok=True)vc = cv2.VideoCapture(pathv)  # 读入视频文件n_frame = int(vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))     # 视频总帧数c = 0   # 帧索引rval = vc.isOpened()    # 检测vc是否初始化成功，如果成功则返回True，如为初始化则通过vc.open()打开while rval:  # 如果初始化成功，就可以循环读取视频帧c = c + 1rval, frame = vc.read() # 返回两个值，首先返回一个bool值，如果能正确读取帧，则为True，否则为False.可以通过检查该返回值来检查视频的结尾.再返回一个值，为每一帧的图像，该值是一个三维矩阵pic_name = file_name + '_' + str(c).zfill(4) + '.jpg'   # 拼接图片名称if rval:save_path = os.path.join(out_floder, pic_name)cv2.imwrite(save_path, frame)  # 存储为图像,保存名为 文件夹名_数字（第几个文件）.jpgbar3(c, n_frame, 40, '处理进度：')    # 调用我自己写的进度条函数，见参考文献cv2.waitKey(1)else:breakvc.release()print('\nsave_success')if __name__ == '__main__':pv = r'E:\Test\historyimg.flv'video2img1(pv)

我的程序在进度条上有一个问题，程序获得的总帧数略大于实际保存的图片总数，导致进度条无法达到100%，至于这是什么原因，我没有去深究。

一丢丢进阶

如果要对某个文件内的所有视频文件做批量修改，可以修改一下__main__部分

if __name__ == '__main__':path = r'E:\Test'   # 文件夹路径filelist = os.listdir(path)     # 获取文件夹下的所有文件/文件夹（当前层，不递归）for fi in filelist:if fi.endswith('.mp4'):     # 判断是否视频文件，如果都是视频文件，可以没有这一步video2img1(fi)

提取“关键帧”

上述方法是提取了全部的帧，实际上这在大多数情况下是不太好的，在我的例子中，我把一段时长为1分钟左右，帧率为25fps（没秒25帧），分辨率为高清（1920x1080）的一段视频的所有帧提取出来，供提取了1400+张图片，总空间占到600+M。对于帧速，最高可到120帧（百度百科），分辨率现在已经有4K甚至更高的分辨率。更关键的是，提取出来的图片很多是相同的，至少在肉眼看来。

针对这种问题，我有看到过提取关键帧这种说法，比如CV | Python + OpenCV从视频中提取关键帧，我理解的这篇文章的做法是每秒取一个，具体操作就是提取帧频，只有当帧指针 % 帧频==0时，保存当前帧图片。

还有一些做法就比较学术了，笼统的讲就是根据帧图片之间的差异进行排序，把排在考前的差异大的帧图片保存下来，相似的帧就不保存了（留一张），这就薛微有些图像识别的意味了，也就没深入。有这么一篇文章——python实现视频关键帧提取（基于帧间差分）——可以参考一下

参考文献

opencv python 从摄像头获取视频/从文件获取视频 /保存视频

Python语言实现批量视频分帧，保存视频帧

Python：print打印进度条

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