视频

视频是非常重要的视觉信息来源，它是视觉处理过程中经常要处理的一类信号。实际上，视频是由一系列图像构成，这一系列的图像被称为帧，帧是以固定时间间隔从视频中获取的。获取帧的速度称为帧速率，其单位通常使用“帧率/每秒”表示，代表在1秒内所出现的帧数，也就是游戏迷称为的FPS。

如果我们从视频中提取出独立的帧，就可以使用图像处理的方法对其进行处理，达到处理视频的目的。

VideoCapture类

在OpenCV中，它给我们提供了cv2.VideoCapture类来处理视频。

通常我们使用 VideoCapture类有以下几个步骤：

初始化

VideoCapture类提供了构造函数：cv2.VideoCapture()，用于打开摄像头并完成摄像头的初始化操作。其构造函数定义如下：

cv2.VideoCapture(摄像头ID号)

摄像头ID号默认值为-1，表示随机选取一个摄像头。如果你运行该程序的设备有多个摄像头，则用0表示设备的第一个摄像头，1表示设备的第二个摄像头，依次类推。当然，一般台式机只有一个摄像头，用0或者-1都可以。比如，下面代码都行：

video=cv2.VideoCapture(0)
video=cv2.VideoCapture(-1)

检查摄像头是否初始化成功

为了程序的健壮性，我们一般在获取摄像头初始化之后，检验摄像头是否初始化成功。

检查摄像头是否初始化成功的函数为cv2.VideoCapture.isOpened()，其完整定义如下：

result=cv2.VideoCapture.isOpened()

如果成功，result返回True，如果失败，result返回False。当我们初始化摄像头失败后，我们还可以使用函数cv2.VideoCapture.open()打开摄像头。具体代码如下：

video=cv2.VideoCapture(0)
result=cv2.VideoCapture.isOpened()
if result is False:
    result=cv2.VideoCapture.open(0)

其中，open参数也是摄像头的ID号，与前面构造函数一样。同时，使用open()函数打开摄像头后，也返回成功True或失败False。

不过，cv2.VideoCapture.open()函数还可以直接打开视频文件。比如：

result=cv2.VideoCapture.open(filename)

捕获帧

摄像头初始化完成之后，我们就可以从摄像头中捕获帧信息了。

在OpenCV中，它给我们提供的捕获帧函数为cv2.VideoCapture.read()。其完整定义如下：

retval,image=cv2.VideoCapture.read()

其中，retval表示是否捕获成功，返回布尔类型。image返回捕获的帧信息（也就是图像）。如果没有捕获帧信息，该值为空。

释放

在我们捕获帧，或者使用玩摄像头资源之后，我们需要释放该资源，也就是关闭摄像头。

在OpenCV中，它提供函数cv2.VideoCapture.release()关闭摄像头，其使用方式如下：

cv2.VideoCapture.release()

以上，就是OpenCV使用摄像头捕获信息的基本步骤。

属性设置

有时，我们需要获取cv2.VideoCapture摄像头的一些属性，比如其分辨率，像素什么的。就需要通过OpenCV提供给我们的cv2.VideoCapture.get()函数。其完整定义如下：

cameraInfo=cv2.VideoCapture.get(propId)

这里参数propId对应着就是cv2.VideoCapture类对象的属性。比如，我们获取摄像头图像的宽度，代码如下：

cap=cv2.VideoCapture(0)
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

既然能获取宽度，肯定也能获取摄像头图像的高度，亮度等信息，包括饱和度，对比度都能够获取到。想了解更多的读者，可以查询开发文档，这里就不在赘述。

grab()与retrieve()

一般情况下，我们都只使用一个摄像头，上面这些步骤与函数完全能够应付。但是，如果需要同步一组或一个多头摄像头，上面的函数就无法胜任了。

这个时候，我们就需要使用cv2.VideoCapture.grab()与cv2.VideoCapture.retrieve()函数。你可以把函数cv2.VideoCapture.read()理解为这两个函数的组合。

函数cv2.VideoCapture.grab()用于指向下一帧，函数cv2.VideoCapture.retrieve()用来解码并返回一帧。所以，对于一组摄像头我们可以这样操作：

cap0=cv2.VideoCapture(0)
cap1=cv2.VideoCapture(0)
isCamera0=cap0.grab()
isCamera1=cap1.grab()
if isCamera0 and isCamera1:
	frame0=cap0.retrieve()
	frame1=cap1.retrieve()

当然，这两个函数也可以读取视频文件。

捕获摄像头视频

既然，我们已经了解了VideoCapture类。下面，我们来捕获电脑摄像头的视频。其完整代码如下：

import cv2

cap=cv2.VideoCapture(0)
while(cap.isOpened()):
    ret,frame=cap.read()
    cv2.imshow('video',frame)
    c=cv2.waitKey(1)
    if c==27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码很简单，首先获取电脑的摄像头，然后无线循环判断是否打开。在循环体中，我们读取每帧，并显示到界面上，当按下ESC键时，退出。

运行之后，效果如下：

视频1

捕获文件视频

之前，我们都讲解过，如果需要播放视频文件的话，只需要将摄像头换成文件名即可。

下面，我们来实现播放视频文件，代码如下：

import cv2

cap=cv2.VideoCapture("38.mp4")
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
while(cap.isOpened()):
    ret,frame=cap.read()
    cv2.imshow('video',frame)
    c=cv2.waitKey(1)
    if c==27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这里，就不运行了，感兴趣的可以将“38.MP4”视频替换成自己的。

实现灰度摄像头

通过上面两个示例，我们知道了如何使用摄像头。但是，一般我们使用手机时，都有各种特效，比如美颜，黑白等效果。那么我们如何实现这些效果呢？

下面，我们以灰度图像为例，将摄像头录像视频采集为灰度图像。具体代码如下：

import cv2

cap=cv2.VideoCapture(0)
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
while(cap.isOpened()):
    ret,frame=cap.read()
    frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('video',frame)
    c=cv2.waitKey(1)
    if c==27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行之后，我们摄像头显示的视频是灰色的。从这里我们也可以看出来，处理视频信号时，我们只需要获取其每一帧的图像Frame，然后对frame进行处理即可。

OpenCV-Python开发指南（38）---视频处理VideoCapture类

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