【图像处理】16位深度图和RGB颜色图的视频抽帧，视频分解为连续图像帧-Python

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在之前学习了使用Intel Realsense D435深度相机，拍摄RGB颜色图及16位深度图。

实现了以深度图和RGB颜色图为图像帧的视频显示、录制与保存。

基于实践需求，需要将视频分解为连续的图像帧，程序如下：

首先是普通视频就RGB视频进行图像抽帧，将视频分解成连续的图像帧：

import cv2              #引入图像处理与系统操作的库
import os


def process_rgb_video(i_video, o_video):      # 定义抽帧函数
    cap = cv2.VideoCapture(i_video)                # 获取视频
    expand_name = '_rgb.png'                       # 分解后图片名称后缀
    if not cap.isOpened():                         # 视频路径检测
        print("Please check the path.")
    cnt = 0
    count = 0
    num = 1
    while 1:
        ret, frame = cap.read()                    # 获取图像帧
        cnt += 1                                   # 保存每一帧，修改参数连续5帧后抽取一帧并保存该帧图片，具体由使用者设置
        if cnt % num == 0:
            count += 1
            cv2.imwrite(os.path.join(o_video, str(count) + expand_name), frame)
        if not ret:
            cap.close()                            # 遍历完视频帧后退出
            break


if __name__ == '__main__':
    # 读取视频路径，需要根据本地情况进行修改
    input_rgb   = r'D:\Pycharm\code\realsensecamera\targetvideo_rgb.mp4'
    # 输出图像帧路径，可根据需求进行修改
    output_rgb   = r'D:\Pycharm\code\realsensecamera\rgb'
    # 创建输出路径文件夹
    if os.path.exists(output_rgb):
        print('rgb文件夹存在')
    else:
        print('rgb文件夹缺失,自动创建 ')
        os.mkdir(output_rgb)
    # 调用图像抽帧函数，分解RGB视频
    process_rgb_video(input_rgb, output_rgb)

后续为16位深度图视频分解，其中调用了h5py来读取并分解16位深度图视频：

import os
import h5py         # 用于16位深度图视频的读取与分解
import cv2
import numpy as np

def h52img(input_depth, output_depth):
    # input_depth : h5文件路径
    # output_depth: 图片文件路径
    h5 = h5py.File(input_depth, 'r')            # 读取深度图视频
    os.path.join(output_depth)
    cnt = 0
    for key in h5.keys():
        cnt = cnt + 1                              # 每一帧都进行深度图保存
        img = cv2.imdecode(np.array(h5[key]), -1)  # 16位深度图解码
        img_name = str(cnt) + '_depth'+'.png'                         # 自定义的深度图文件名称
        cv2.imwrite(os.path.join(output_depth, img_name), img)        # 以png格式保存深度图
    h5.close()



if __name__ == '__main__':
    # 目标深度图视频读取路径，需要根据本地情况进行修改
    input_depth  = r'D:\Pycharm\code\DepthCamera\targetvideo_depth.h5'
    # 深度图图像帧保存路径
    output_depth = r'D:\Pycharm\code\DepthCamera\depth'
    # 创建保存路径对应的文件夹
    if os.path.exists(output_depth):
        print('depth文件夹存在')
    else:
        print('depth文件夹缺失,自动创建 ')
        os.mkdir(output_depth)
    # 调用视频分解函数，将目标视频分解为图像帧
    h52img(input_depth, output_depth)

以上为视频分解的总体代码，可将获取的RGB与深度图视频分解为连续图像帧。

后续则会根据对应的RGB和深度图图像帧进行点云处理。