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Python OpenCV 保存mp4视频

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代码

0为摄像头，换为路径则读取视频文件

import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')  # 视频编解码器
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 帧数
width, height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 宽高
out = cv2.VideoWriter('result.mp4', fourcc, fps, (width, height))  # 写入视频while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if ret == True:out.write(frame)  # 写入帧cv2.imshow('frame', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # q退出breakelse:breakcap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

推荐阅读

视频编解码器FOURCC

封装

加载处理图像处理函数直接保存视频

process_video.py

import cv2
from timeit import default_timer as timerdef process_video(filename=0, func=None, output='result.mp4', verbose=0):"""处理视频:param filename: 视频源，默认为摄像头:param func: 处理每一帧的函数名:param output: 保存的文件名:param verbose: 可视化，0不可视化，1显示处理后的结果，2显示对比结果"""cap = cv2.VideoCapture(filename)  # 打开摄像头fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')  # 视频编解码器fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 帧数width, height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 宽高out = cv2.VideoWriter(output, fourcc, fps, (width, height))  # 写入视频if verbose > 0 or filename == 0:print('英文下输入q停止')count = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)  # 总帧数accum_time = 0  # 累计时间curr_fps = 0  # 当前帧数prev_time = timer()  # 上一段的时间while cap.isOpened():if count > 0:current = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)  # 当前第几帧curr_time = timer()  # 当前时间exec_time = curr_time - prev_time  # 处理时间prev_time = curr_time  # 上一段的时间设为当前时间accum_time = accum_time + exec_time  # 累计时间curr_fps = curr_fps + 1if accum_time >= 1:accum_time = accum_time - 1print('进度:{:.2f}%\tFPS:{}'.format(current / count * 100, curr_fps))curr_fps = 0  # 重置帧数ret, frame = cap.read()if ret == True:result = func(frame) if func else frameout.write(result)  # 写入帧if verbose > 0 or filename == 0:cv2.imshow('after', result)if verbose == 2:cv2.imshow('before', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # q退出breakelse:breakcap.release()out.release()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':process_video()

main.py

import cv2
import numpy as npfrom process_video import process_videodef flip(frame):"""图像翻转"""return cv2.flip(frame, 0)net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model/opencv_face_detector_uint8.pb','model/opencv_face_detector.pbtxt'
)  # TensorFlow模型def face_detect(frame):"""人脸检测"""frame = frame.copy()height, width, channel = frame.shape  # 高、宽、通道数blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 1.0, (300, 300),(104.0, 177.0, 123.0))  # 调整大小并降低光照的影响net.setInput(blob)  # 设置输入detections = net.forward()  # 检测结果faces = detections[0, 0]  # 人脸结果for face in faces:confidence = face[2]  # 置信度if confidence > 0.5:  # 置信度阈值设为0.5box = face[3:7] * np.array([width, height, width, height])  # 人脸矩形框坐标pt1 = int(box[0]), int(box[1])  # 左上角坐标pt2 = int(box[2]), int(box[3])  # 右下角坐标cv2.rectangle(frame, pt1, pt2, (0, 255, 0), thickness=2)  # 画出人脸矩形框text = '{:.2f}%'.format(confidence * 100)  # 置信度文本startX, startY = pt1y = startY - 10 if startY - 10 > 10 else startY + 10org = (startX, y)  # 文本的左下角坐标cv2.putText(frame, text, org, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), thickness=2)  # 画出置信度return frameif __name__ == '__main__':process_video('test.mp4', func=face_detect, verbose=2)

效果

verbose=1

verbose=2

参考文献

OpenCV-Python 官方文档
视频编解码器FOURCC

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