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- 使用背景
- 一、视频转图像
- 二、图像转视频
使用背景
有时候我们需要把很多的图片合成视频，或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频；
也有时候需要把视频裁剪成图片，进行后续操作。
这里提供两种方法，一是视频转图像；二是图像转视频。
一、视频转图像
有时候我们需要把文件夹中的视频按照一定的帧率截取图片，如一秒取三张，为了实现这一需求，我特地编写了代码实现，并且附上了十分详细的说明，为了方便大家改代码实现自己需求（主要为了照顾刚学python的或者只需要用这一需求的小伙伴），本博文的特点如下：
- 直接改变输入文件夹和输出文件夹的位置，就可以实现功能
- 输出的图片能按照一定格式命名，这里是以20210823_0001命名
- 逐一遍历文件夹中视频，序号之间可以连续（也可不连续，需要改代码）
- 利用双线性插值方法，就算图片变大了，也能保证分辨率（关于双线性，这里只是调用opencv方法实现，具体实现代码和原理可看我下一篇博文）
- 代码解释十分详细，一看就懂
十分详细代码实现
首先先说明需要自己修改的参数，代码如下：
filepath = 'c:/users/zfg/desktop/1111' #视频文件夹所在目录 data='20210823' #要是储存的文件为20210823_0001格式，则为前半部分 save_filename='c:/users/zfg/desktop/2222/' #储存图片的文件夹的地址 timef = 6 #根据一秒取多少帧设置，比如我的视频是24帧/秒，取6则一秒取三张 kernal=(700,700) #设置输出的大小，根据自己需求设置
然后再设置一个方法，来储存截取后的图片：
def saveimage(image,saveaddress,num): #image为读取的图片，saveaddress为需要存的地址，num为截取图片时候记录的序号
address= saveaddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg' #这里设置输出格式
cv2.imwrite(address,image) #这里为存图片
之后读取文件夹：
pathdir = os.listdir(filepath)
i=0
j=0
for alldir in pathdir: #遍历文件夹中的每一个视频
videopath =filepath+'/'+ alldir
videocapture=cv2.videocapture(videopath) #输入绝对路径
untill,picture=videocapture.read() #读取视频，视频读取完的时候，返回的untill为false，表示视频读取完毕
while untill:
i+=1
if (i%timef==0): #根据原视频的帧率看截图图片的频率
j+=1
picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.inter_linear) #这里调用了opencv中的双线性插值法，要是图片增加很快，保证了图片精度
saveimage(picture,save_filename,j) #调用我们之前描述的方法
pass
untill, picture = videocapture.read() #再次看视频是否结束，结束了则until为false
将上诉代码结合后，最终程序如下所示：
import cv2
import os
i = 0
j = 0
pathdir = os.listdir(filepath)
filepath = 'c:/users/zfg/desktop/1111'
data='20210823'
save_filename='c:/users/zfg/desktop/2222/'
timef = 6
kernal=(700,700)
def saveimage(image,saveaddress,num):
address= saveaddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg'
cv2.imwrite(address,image)
for alldir in pathdir:
videopath =filepath+'/'+ alldir
videocapture=cv2.videocapture(videopath)
untill,picture=videocapture.read()
while untill:
i+=1
if (i%timef==0):
j+=1
picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.inter_linear)
saveimage(picture,save_filename,j)
pass
untill, picture = videocapture.read()
最后看下效果吧：
第一张图是文件夹中的视频，帧率是24帧/秒，第二张图是一秒取三张图片后，图片储存在文件夹中的图。
二、图像转视频
有时候我们需要把很多的图片合成视频，或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频。我写这个的目的，是因为我有一个模型只能处理图片，但是我想看视频的处理效果，于是我先视频变成图片，然后处理好后把图片变成视频，这样就解决需求啦~
十分详细代码实现
首先先说明需要自己修改的参数，代码如下：
if __name__ == '__main__':
im_dir = ' ' # 图片帧存放路径，这里写一个文件夹
dir_list=os.listdir(im_dir)
fps = 20 # 设置一个帧率，每秒钟帧数越多，视频就越快
dir_video=' ' #合成后视频的存放视频
video_dir = dir_video + '.avi'
frame2video(im_dir, video_dir, fps)
然后再设置一个方法，来储存截取后的图片：
def frame2video(im_dir, video_dir, fps):
im_list = os.listdir(im_dir)
im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0]))
img = image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0]))
img_size = img.size # 获得图片分辨率，文件夹下的图片分辨率需要一致，要是不一致可以写一个if函数resize一下~
fourcc = cv2.videowriter_fourcc(*'xvid') # opencv版本是3
videowriter = cv2.videowriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
for i in im_list:
im_name = os.path.join(im_dir + i)
frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1)
videowriter.write(frame)
videowriter.release()
print('done')
大功告成
import cv2
import os
import numpy as np
from pil import image
def frame2video(im_dir, video_dir, fps):
im_list = os.listdir(im_dir)
im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0]))
img = image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0]))
img_size = img.size
fourcc = cv2.videowriter_fourcc(*'xvid') # opencv版本是3
videowriter = cv2.videowriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
for i in im_list:
im_name = os.path.join(im_dir + i)
frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1)
videowriter.write(frame)
videowriter.release()
print('done')
if __name__ == '__main__':
im_dir = ' '
dir_list=os.listdir(im_dir)
fps = 20
dir_video=' '
video_dir = dir_video + '.avi'
frame2video(im_dir, video_dir, fps)
以上就是python实现图片和视频的相互转换的详细内容，更多关于python图片和视频相互转换的资料请关注www.887551.com其它相关文章！
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