【翻译】OpenCV-Python教程（视频入门）

⚠️这个系列是自己瞎翻的，文法很丑，跳着跳着捡重要的部分翻，翻错了不负责，就这样。

⚠️基于3.4.3，Getting Started with Videos，附原文。

目标

学到读取视频，显示视频，并保存视频。
学会从摄像头捕捉视频并且显示它。
你会学到如下方法：cv.VideoCapture(), cv.VideoWriter()

从摄像头捕捉视频

通常，我们必须用摄像头捕捉到正在活动的流。OpenCV提供了一个非常简单的接口来干这件事儿。让我们从摄像头来捕捉流吧。 (我使用的是我自己本本上的内置摄像头)，把它转换成灰度视频并且显示出来。只是一个入门级的简单任务。

要捕捉到摄像头，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数要么是一个摄像头设备的序号，要么是诗歌视频文件的文件名。摄像头设备的序号只是一个指定是哪一个摄像头的数字。通常也就连接一个摄像头，(我就是这样)。所以我简单的传入0 (或者 -1)。你可以穿入1来选择第二个摄像头，等等。之后，你可以一帧一帧的捕获到摄像头，但到了最后，不要忘记释放捕获。

import numpy as np

import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture(0)

while(True):

# 逐帧捕获

ret, frame = cap.read()

# 我们对这帧图像进行操作

gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示灰度以后的结果帧

cv.imshow('frame',gray)

if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# 完事儿之后，释放捕捉。

cap.release()

cv.destroyAllWindows()

cap.read() 返回一个布尔值 (True/False)。如果这帧图像被正确读取，它就会是True。所以查看这个返回值，你可以知道我们是否已经逐帧走到了视频的结尾。

有时候，cap对象可能没有正确的被初始化捕捉。如果出现这种状况，这个代码会报错。你可以通过方法cap.isOpened()检测它是否正常的被初始化了。如果它返回True那就好，否则就用cap.open() 方法把它打开吧。

你可以通过使用 cap.get(propId) 方法来获取这个视频的一些特性，propId是从0到18的一些数字。每个数字都只是处了这个视频的一些属性（如果对于这个视频来说可用的话），然后完整的详情可以看这里 cv::VideoCapture::get() 。它们当中的某些值可 i被set方法 cap.set(propId, value) 该表称你想要的新值。

比如我可以查看某一帧的宽度和高度用 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 和 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)。默认他给我640x480。点我想要把它改为320x240。我们只要使用 ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) 以及 ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)。

提示

如果你遇到了报错，用其他的摄像头应用来确保你的摄像头是正常工作的(比如Linux的Cheese)。

从文件播放视频

和从摄像头捕获视频一样，只要把摄像头序号换成文件名。当逐帧显示视频的时候，也要为 cv.waitKey() 方法设置合适的参数。如果它的参数设置的太小，视频会播放的特别快，反之播放的就很慢（当然，如果你要用慢动作播放视频那么这就是方案）。正常情况下这个参数设置成 25 毫秒是比较合适的。

import numpy as np

import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture('vtest.avi')

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)

cv.imshow('frame',gray)

if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv.destroyAllWindows()

提示

确保你安装了 ffmpeg 或者 gstreamer 合适的版本。有时候，和错误安装的 ffmpeg 或者 gstreamer 一起工作是件头疼的事情。

保存视频

现在我们已经捕捉了视频，逐帧处理了它，现在我们像保存我们处理之后的视频。

对于图片来说，非常简单，只要使用 cv.imwrite() 。视频这里则需要一些额外的工作。

这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们需要指定一个输出文件的名字 (比如: output.avi)。然后我们需要指定 FourCC 码（译者注：FourCC／四字符码）详情在下一节讲。然后是每秒帧数 (译者注：fps／帧率) 也需要被当作参数传入。还有最后一个参数是 isColor 标记。如果它是True，译码器就会尝试彩色帧，否则就是灰度帧。

FourCC 是一个4字节的码，用于指定视频的编译码器。允许的码的列表可以查 fourcc.org。它依赖这些模版。下面的这些编译码器在我电脑上是正常工作的。

In Fedora: DIVX, XVID, MJPG, X264, WMV1, WMV2. (XVID 更胜一筹。MJPG 的结果更高清。 X264 则把视频压缩的很小。)
In Windows: DIVX (More to be tested and added)
In OSX: MJPG (.mp4), DIVX (.avi), X264 (.mkv).

FourCC 码像这样传入 cv.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G') 或者 cv.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') 。

接下来的代码从摄像头捕获，从垂直方向上点击每一帧并且保存它。

import numpy as np

import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture(0)

# Define the codec and create VideoWriter object

fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

out = cv.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret==True:

frame = cv.flip(frame,0)

# write the flipped frame

out.write(frame)

cv.imshow('frame',frame)

if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

else:

break

# Release everything if job is finished

cap.release()

out.release()

cv.destroyAllWindows()