Python快速提取视频帧(多线程)

今天介绍一种从视频中抽取视频帧的方法,由于单线程抽取视频帧速度较慢,因此这里我们增加了多线程的方法。

1、抽取视频帧

抽取视频帧主要使用了 Opencv 模块。

其中:

camera = cv2.Videocapture( ) ,函数主要是通过调用笔记本内置摄像头读取视频帧;

res, image = camera.read( ) 函数主要是按帧读取视频,返回值 “res” 是布尔型,成功读取返回 True,读取失败返回 False;

最后用 cv2.imwrite( ) 函数存储读取到的视频帧。

视频帧抽取方法可参考这篇文章

import cv2
import os

def video_to_frames(video_path, outPutDirName):
    times = 0
    
    # 提取视频的频率,每1帧提取一个
    frame_frequency = 1
    
	# 如果文件目录不存在则创建目录
    if not os.path.exists(outPutDirName):
        os.makedirs(outPutDirName)
        
    # 读取视频帧
    camera = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    while True:
        times = times   1
        res, image = camera.read()
        if not res:
            print('not res , not image')
            break
        # 按照设置间隔存储视频帧
        if times % frame_frequency == 0:
            cv2.imwrite(outPutDirName   '\\'   str(times) '.jpg', image)
            
    print('图片提取结束')
    # 释放摄像头设备
    camera.release()

2、多线程方法

多线程的应用主要使用了 threading 库。

其中:

threading.Thread( ) 函数主要用来调用多线程,其中参数 “target” 是上面用到的函数,参数 “args” 是上面函数的输入参数。

其中有关多线程的详细介绍,以及速度提升效果可参考这篇文章

import threading
threading.Thread(target=video_to_frames, args=(video_path, outPutDirName)).start()

经验证,速度提升还是很快的!

3、整体代码

import cv2
import os
import threading

def video_to_frames(video_path, outPutDirName):
    times = 0
    
    # 提取视频的频率,每1帧提取一个
    frame_frequency = 1
    
	# 如果文件目录不存在则创建目录
    if not os.path.exists(outPutDirName):
        os.makedirs(outPutDirName)
        
    # 读取视频帧
    camera = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    while True:
        times = times   1
        res, image = camera.read()
        if not res:
            print('not res , not image')
            break
        if times % frame_frequency == 0:
            cv2.imwrite(outPutDirName   '\\'   str(times) '.jpg', image)
            
    print('图片提取结束')
    camera.release()


if __name__ == "__main__":
    input_dir = r'D:\datasets\cow_dataset'       # 输入的video文件夹位置
    save_dir = r'E:\relate_code\dataset'         # 输出图片到当前目录video文件夹下
    count = 0   # 视频数
    for video_name in os.listdir(input_dir):
        video_path = os.path.join(input_dir, video_name)
        outPutDirName = os.path.join(save_dir, video_name[:-4])
        threading.Thread(target=video_to_frames, args=(video_path, outPutDirName)).start()
        count = count   1
        print("%s th video has been finished!" % count)

补充

还可以利用Python实现抽取剔除视频帧工具

代码

下面是使用opencv对视频中间几帧抽取的方法。

主要的思路是在读取frame的时候,顺便把帧写下来。

同时如果不是需要抽取剔除的帧,直接continue到下个循环。

样例代码如下,主要按照MP4格式进行处理。

#!/user/bin/env python
# coding=utf-8
"""
@project : csdn-pro
@author  : 剑客阿良_ALiang
@file   : test.py
@ide    : PyCharm
@time   : 2022-06-30 17:55:48
"""
 
import cv2
 
 
# 视频抽帧
def extract_frame(video_path: str, result_path: str, fps, weight, height, start, end):
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    videoWriter = cv2.VideoWriter(result_path, fourcc, fps, (weight, height))
    vc = cv2.VideoCapture(video_path)
    if vc.isOpened():
        ret, frame = vc.read()
    else:
        ret = False
    count = 0  # count the number of pictures
    while ret:
        ret, frame = vc.read()
        if start <= count <= end:
            count  = 1
            continue
        else:
            videoWriter.write(frame)
            count  = 1
    print(count)
    videoWriter.release()
    vc.release()
 
 
if __name__ == '__main__':
    extract_frame('C:\\Users\\xxx\\Desktop\\123.mp4', 'C:\\Users\\xxx\\Desktop\\114.mp4', 25, 640, 368, 119, 125)

注意

1、extract_frame方法的入参分别为:输入视频地址、输出视频地址、视频fps、视频分辨率宽、视频分辨率高、视频需要抽掉的起始帧、视频需要抽掉的结束帧。

到此这篇关于Python快速从视频中提取视频帧的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python提取视频帧内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax!

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