Python快速从视频中提取视频帧的方法详解

目录

• 1、抽取视频帧
• 2、多线程方法
• 3、整体代码
• 补充

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。