視頻處理基礎：掌握OpenCV視頻操作
學習目標
通過本課程，學員們將學習如何使用Python和OpenCV庫來處理視頻文件，包括讀取視頻、捕獲攝像頭視頻流、處理視頻幀以及保存處理后的視頻，同時，能夠獨立完成基本的視頻處理任務。
相關知識點
- Python OpenCV視頻處理基礎
學習內容
1 Python OpenCV視頻處理基礎
1.1 使用OpenCV讀取視頻文件
在開始視頻處理之前，首先需要了解如何使用OpenCV讀取視頻文件。OpenCV提供了一個非常方便的接口cv2.VideoCapture，可以用來打開視頻文件或攝像頭。這個接口不僅可以讀取本地文件，還可以處理網絡視頻流。
1.1.1 讀取視頻文件
要讀取一個視頻文件，首先需要創建一個VideoCapture對象，傳入視頻文件的路徑。然后，通過循環調用read()方法來逐幀讀取視頻。read()方法返回一個布爾值和一個圖像幀，布爾值表示是否成功讀取了下一幀，圖像幀則是當前讀取到的視頻幀。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 創建一個VideoCapture對象，參數是視頻文件的路徑
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')# 檢查是否成功打開視頻文件
if not cap.isOpened():print("Error: Could not open video.")exit()# 逐幀讀取視頻
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 顯示當前幀cv2.imshow('Frame', frame)# 按'q'鍵退出循環if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):break# 釋放VideoCapture對象
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.1.2 獲取視頻屬性
VideoCapture對象還提供了一些方法來獲取視頻的屬性，例如幀率、分辨率等。這些屬性對于視頻處理非常重要，可以更好地控制視頻的讀取和處理過程。
# 獲取視頻的幀率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print(f"Frames per second: {fps}")# 獲取視頻的寬度和高度
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
print(f"Video resolution: {width}x{height}")
1.2 捕獲攝像頭視頻流
除了讀取視頻文件，OpenCV還支持從攝像頭捕獲視頻流。這在實時視頻處理和監控系統中非常有用。捕獲攝像頭視頻流的方法與讀取視頻文件類似，只需要將VideoCapture對象的參數設置為攝像頭的索引（通常是0）。
1.2.1 捕獲攝像頭視頻流
# 創建一個VideoCapture對象，參數是攝像頭的索引
cap = cv2.VideoCapture(0)# 檢查是否成功打開攝像頭
if not cap.isOpened():print("Error: Could not open camera.")exit()# 逐幀讀取視頻
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 顯示當前幀cv2.imshow('Camera', frame)# 按'q'鍵退出循環if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 釋放VideoCapture對象
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.2.2 設置攝像頭屬性
與讀取視頻文件類似，也可以設置攝像頭的屬性，例如分辨率、幀率等。這可以通過set方法來實現。
# 設置攝像頭的分辨率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)# 設置攝像頭的幀率
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)
1.3 處理和保存視頻幀
在讀取視頻幀之后，通常需要對視頻幀進行處理，例如灰度化、濾波、邊緣檢測等。處理后的視頻幀可以保存為新的視頻文件，以便后續使用。
1.3.1 處理視頻幀
假設想要將視頻幀轉換為灰度圖像，并進行高斯模糊處理。可以使用OpenCV的cvtColor和GaussianBlur函數來實現。
# 創建一個VideoCapture對象
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')# 檢查是否成功打開視頻文件
if not cap.isOpened():print("Error: Could not open video.")exit()# 逐幀讀取視頻
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 將當前幀轉換為灰度圖像gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 對灰度圖像進行高斯模糊處理blurred_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (15, 15), 0)# 顯示處理后的幀cv2.imshow('Processed Frame', blurred_frame)# 按'q'鍵退出循環if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):break# 釋放VideoCapture對象
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.3.2 保存處理后的視頻幀
處理后的視頻幀可以保存為新的視頻文件。OpenCV提供了一個VideoWriter類來實現這一功能。VideoWriter需要指定輸出文件的路徑、編碼器、幀率和幀大小。
# 創建一個VideoCapture對象
cap = cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')# 檢查是否成功打開視頻文件
if not cap.isOpened():print("Error: Could not open video.")exit()# 獲取視頻的幀率和分辨率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))# 創建一個VideoWriter對象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, fps, (width, height), isColor=False)# 逐幀讀取視頻
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 將當前幀轉換為灰度圖像gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 對灰度圖像進行高斯模糊處理blurred_frame = cv2.GaussianBlur(gray_frame, (15, 15), 0)# 寫入處理后的幀out.write(blurred_frame)# 顯示處理后的幀cv2.imshow('Processed Frame', blurred_frame)# 按'q'鍵退出循環if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):break# 釋放VideoCapture和VideoWriter對象
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
