之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难。正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。
不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余的事情,我们使用OpenCV接入视频或者图片的目的,是为了对视频或图片进行处理。
关于Python下配置OpenCV的过程,由于不能直接使用pip进行安装,过程相对复杂一些,不过,网上文章很多,多查阅一些资料,需要注意的是,要清楚自己的Python的版本,Python2和Python3的配置方法不同。
本节实现的是使用内建摄像头捕获视频,并显示视频的每一帧以实现视频的播放。
- 创建摄像头对象,指向文件
- 逐帧显示实现视频播放
下面进入我们的主题,配置好OpenCV以后,创建一个video_capture.py文件,内容如下:
#!/usr/bin/env python3 import cv2 #创建显示视频的窗口 cv2.namedWindow('Video') #打开摄像头 video_capture = cv2.VideoCapture(0) #创建视频写入对象 video_writer = cv2.VideoWriter('test.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'),video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS),(int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))) #读取视频帧,对视频帧进行高斯模糊,然后写入文件并在窗口显示 success,frame = video_capture.read() while success and not cv2.waitKey(1) == 27: blur_frame = cv2.GaussianBlur(frame,(3,3),0) video_writer.write(blur_frame) cv2.imshow("Video",blur_frame) success,frame = video_capture.read() #回收资源 cv2.destroyWindow('Video') video_capture.release()
我们来仔细看一下,Python OpenCV的模块名称是cv2,所以我们导入模块cv2,接下来,准备了显示视频帧的窗口。
获取摄像头视频使用VideoCapture类,其构造参数为摄像头的index,笔记本只有一个摄像头,其index为0;将视频帧写入文件使用VideoWriter类,其构造参数分别为写入的文件路径名,编码格式,帧率以及视频尺寸,我们这里的帧率和视频尺寸使用了摄像头提供的参数,这可以通过VideoCapture获取。
万事俱备,我们可以调用VideoCapture.read()按帧读取数据,每一帧视频就是一幅图像,我们对其进行高斯模糊,然后将其写入文件,并显示在窗口上。
我们在点击Esc时会退出视频预览和录制,之后销毁窗口并释放摄像头。
可以看到,Python的OpenCV依然表现出了Python代码的简洁性,这为我们提供了一种开发思路,可以在研究阶段使用Python,实现中使用C++实现。当然,如果对Python足够信任,完全可以直接使用Python,Python的OpenCV只是一套接口,真正的OpenCV代码是用C++实现的,其性能足够好,Python调用C/C++代码的效率也是不错的。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持编程小技巧。
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