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本篇內容主要講解“Python怎么實現圖片和視頻的相互轉換”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python怎么實現圖片和視頻的相互轉換”吧!
有時候我們需要把很多的圖片合成視頻,或者說自己寫一個腳本去加快或者放慢視頻;
也有時候需要把視頻裁剪成圖片,進行后續操作。
這里提供兩種方法,一是視頻轉圖像;二是圖像轉視頻。
有時候我們需要把文件夾中的視頻按照一定的幀率截取圖片,如一秒取三張,為了實現這一需求,我特地編寫了代碼實現,并且附上了十分詳細的說明,為了方便大家改代碼實現自己需求(主要為了照顧剛學python的或者只需要用這一需求的小伙伴),本博文的特點如下:
直接改變輸入文件夾和輸出文件夾的位置,就可以實現功能
輸出的圖片能按照一定格式命名,這里是以20210823_0001命名
逐一遍歷文件夾中視頻,序號之間可以連續(也可不連續,需要改代碼)
利用雙線性插值方法,就算圖片變大了,也能保證分辨率(關于雙線性,這里只是調用opencv方法實現,具體實現代碼和原理可看我下一篇博文)
代碼解釋十分詳細,一看就懂
十分詳細代碼實現
首先先說明需要自己修改的參數,代碼如下:
filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111' #視頻文件夾所在目錄 data='20210823' #要是儲存的文件為20210823_0001格式,則為前半部分 save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/' #儲存圖片的文件夾的地址 timeF = 6 #根據一秒取多少幀設置,比如我的視頻是24幀/秒,取6則一秒取三張 kernal=(700,700) #設置輸出的大小,根據自己需求設置
然后再設置一個方法,來儲存截取后的圖片:
def saveImage(image,SaveAddress,num): #image為讀取的圖片,SaveAddress為需要存的地址,num為截取圖片時候記錄的序號 address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg' #這里設置輸出格式 cv2.imwrite(address,image) #這里為存圖片
之后讀取文件夾:
pathDir = os.listdir(filepath)
i=0 j=0 for allDir in pathDir: #遍歷文件夾中的每一個視頻 videopath =filepath+'/'+ allDir videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath) #輸入絕對路徑 untill,picture=videoCapture.read() #讀取視頻,視頻讀取完的時候,返回的untill為False,表示視頻讀取完畢 while untill: i+=1 if (i%timeF==0): #根據原視頻的幀率看截圖圖片的頻率 j+=1 picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR) #這里調用了opencv中的雙線性插值法,要是圖片增加很快,保證了圖片精度 saveImage(picture,save_filename,j) #調用我們之前描述的方法 pass untill, picture = videoCapture.read() #再次看視頻是否結束,結束了則until為False
將上訴代碼結合后,最終程序如下所示:
import cv2 import os i = 0 j = 0 pathDir = os.listdir(filepath) filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111' data='20210823' save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/' timeF = 6 kernal=(700,700) def saveImage(image,SaveAddress,num): address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg' cv2.imwrite(address,image) for allDir in pathDir: videopath =filepath+'/'+ allDir videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath) untill,picture=videoCapture.read() while untill: i+=1 if (i%timeF==0): j+=1 picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR) saveImage(picture,save_filename,j) pass untill, picture = videoCapture.read()
最后看下效果吧:
第一張圖是文件夾中的視頻,幀率是24幀/秒,第二張圖是一秒取三張圖片后,圖片儲存在文件夾中的圖。
有時候我們需要把很多的圖片合成視頻,或者說自己寫一個腳本去加快或者放慢視頻。我寫這個的目的,是因為我有一個模型只能處理圖片,但是我想看視頻的處理效果,于是我先視頻變成圖片,然后處理好后把圖片變成視頻,這樣就解決需求啦~
十分詳細代碼實現
首先先說明需要自己修改的參數,代碼如下:
if __name__ == '__main__': im_dir = ' ' # 圖片幀存放路徑,這里寫一個文件夾 dir_list=os.listdir(im_dir) fps = 20 # 設置一個幀率,每秒鐘幀數越多,視頻就越快 dir_video=' ' #合成后視頻的存放視頻 video_dir = dir_video + '.avi' frame2video(im_dir, video_dir, fps)
然后再設置一個方法,來儲存截取后的圖片:
def frame2video(im_dir, video_dir, fps): im_list = os.listdir(im_dir) im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0])) img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0])) img_size = img.size # 獲得圖片分辨率,文件夾下的圖片分辨率需要一致,要是不一致可以寫一個if函數resize一下~ fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # opencv版本是3 videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size) for i in im_list: im_name = os.path.join(im_dir + i) frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1) videoWriter.write(frame) videoWriter.release() print('Done')
大功告成
import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image def frame2video(im_dir, video_dir, fps): im_list = os.listdir(im_dir) im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0])) img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0])) img_size = img.size fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # opencv版本是3 videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size) for i in im_list: im_name = os.path.join(im_dir + i) frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1) videoWriter.write(frame) videoWriter.release() print('Done') if __name__ == '__main__': im_dir = ' ' dir_list=os.listdir(im_dir) fps = 20 dir_video=' ' video_dir = dir_video + '.avi' frame2video(im_dir, video_dir, fps)
到此,相信大家對“Python怎么實現圖片和視頻的相互轉換”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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