特定のフレームを読み取る

このメソッドは特定のフレームを取得できます。


while True:
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, current_frame)
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

待機ボタン

このメソッドは現在のフレームを表示し、ボタンを待ちます。

        # 显示当前帧
        cv2.imshow('Video Frame', frame)
        # 等待按键输入
        key = cv2.waitKey(0)  # 使用较短的等待时间以确保视频正常播放
        if key == 27:  # ESC
            break
        elif key == ord('q'):  # Q 键（往回跳一帧）
            if current_frame > 0:
                current_frame -= 1
        elif key == ord('w'):  # W 键（往前播放一帧）
            if current_frame < len(json_data) - 1:
                current_frame += 1

このフラグをオンにすると、mp4 ビデオを保存できるようになります。

FLAG_SAVE_VIDEOS = False

ファイル形式に応じた書き込みデコード方式

通常、ビデオファイル形式が異なれば、使用するコーデックも異なるため、作成するビデオファイル形式に基づいて適切な 4 文字のエンコード識別子を選択する必要があります。一般的なビデオファイル形式と、対応する 4 文字のエンコード識別子の例をいくつか示します。

H.264 エンコーディング(通常は .mp4 ファイルに使用されます):
```
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'H264')
```
XVID エンコーディング(通常は .avi ファイルに使用されます):
```
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
```
MJPG エンコード(通常は .avi ファイルに使用され、フレームあたりの画質が高いシーンに適しています):
```
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
```
DIVX エンコーディング(通常は .avi ファイルに使用されます):
```
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')
```
VP8 エンコーディング(通常は .webm ファイルに使用されます):
```
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'VP80')
```
VP9 エンコーディング(通常は .webm ファイルに使用されます):
```
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'VP90')
```

これらは、一般的なビデオファイル形式と、対応する 4 文字のエンコード識別子の例です。ニーズと使用するビデオファイル形式に応じて、適切なエンコードフラグを選択して、ビデオファイルが正しくエンコードおよびデコードできるようにします。ビデオ編集ソフトウェアやプレーヤーによってサポートされるコーデックも異なるため、最終用途に応じて調整する必要がある場合があります。

すべてのコード

import logging
import time

import cv2
import json

# 读取JSON文件
with open('../inoutdir/long.json', 'r') as f:
    json_data = json.load(f)

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('../inoutdir/long.mp4')

current_frame = 0
# 配置日志记录
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s [Frame %(frame)d / %(frame_all)d] %(message)s')
logger = logging.getLogger()

FLAG_SAVE_VIDEOS = False
if FLAG_SAVE_VIDEOS:
    output_file = '../output/long_draw.mp4'
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    frame_width = int(cap.get(3))
    frame_height = int(cap.get(4))
    out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, 30, (frame_width, frame_height))

# 初始化时间统计
start_time = time.time()
total_frames = len(json_data)

while True:
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, current_frame)
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 记录时间戳
    frame_timestamp = time.time()

    # 从JSON中获取当前帧的检测结果
    if current_frame < len(json_data):
        detections = json_data[current_frame]['dets']

        # 在每个检测上绘制边界框
        for det in detections:
            x1, y1, x2, y2, score, class_id = det
            color = (0, 255, 0)  # 绿色边界框
            label = f'{
      
      int(class_id)},{
      
      score:.2f}'
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2)

            # 计算文本位置以确保在框内
            text_x = int(x1)
            text_y = int(y1) - 10
            if text_y - 10 < 0:
                text_y = int(y1) + 20  # 如果文本位置超出了帧的上边界，则将其放在边界框的下方

            cv2.putText(frame, label, (text_x, text_y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

    if FLAG_SAVE_VIDEOS:
        out.write(frame)  # 将当前帧写入输出视频
        current_frame += 1
    else:
        # 显示当前帧
        cv2.imshow('Video Frame', frame)
        # 等待按键输入
        key = cv2.waitKey(0)  # 使用较短的等待时间以确保视频正常播放
        if key == 27:  # ESC
            break
        elif key == ord('q'):  # Q 键（往回跳一帧）
            if current_frame > 0:
                current_frame -= 1
        elif key == ord('w'):  # W 键（往前播放一帧）
            if current_frame < len(json_data) - 1:
                current_frame += 1
    # 计算每一帧消耗的时间并记录到日志中
    frame_processing_time = time.time() - frame_timestamp
    logger.info(f'Frame processed in {
      
      frame_processing_time:.4f} seconds',extra={
    
    'frame': current_frame, 'frame_all': total_frames})

# 计算总共消耗的时间
total_processing_time = time.time() - start_time
average_frame_time = total_processing_time / total_frames if total_frames > 0 else 0

print(total_processing_time)
print(average_frame_time)

# 释放视频文件、关闭窗口和输出视频文件
cap.release()
if FLAG_SAVE_VIDEOS:
    out.release()
cv2.destroyAllWindows()

[Opencv] Python は前のフレーム、次のフレームを再生し、ビデオを保存し、フレームごとに分析します

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