opencv（python）视频按帧切片/cv2.VideoCapture()用法

一、介绍

cv2.VideoCapture是OpenCV中一个用于捕捉视频的类。它可以访问计算机的摄像头，或从视频文件中读取图像。通过cv2.VideoCapture，用户可以轻松地捕捉、保存、编辑和传输视频流数据。

使用cv2.VideoCapture可以实现以下功能：

1. 打开计算机的摄像头，实时捕捉摄像头的视频流数据。

2. 读取视频文件，逐帧解码并输出视频流数据。

3. 控制帧率，调整视频的播放速度。

4. 控制视频的长宽和分辨率。

5. 编辑视频流数据，比如添加水印、合并视频等操作。

6. 传输视频数据，可以通过网络传输视频流数据。

cv2.VideoCapture中最常用的方法有：

1. read()：读取视频流数据中的一帧。

2. isOpened()：检查当前的cv2.VideoCapture是否已经打开。

3. release()：释放cv2.VideoCapture对象占用的资源。

例如以下代码展示如何使用cv2.VideoCapture对象打开计算机的摄像头并捕获实时视频：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开计算机的摄像头

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取视频流数据中的一帧

    cv2.imshow('frame', frame)  # 显示捕获的视频流数据

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()  # 释放占用的资源
cv2.destroyAllWindows()

二、cv2.VideoCapture()视频的获取操作

1、从文件读取视频

参数是视频文件路径，打开方式如下：

videoCapture = cv2.VideoCapture("../test1.mp4") #.avi等视频文件

2、从摄像头读取视频

VideoCapture(0)中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，如果有多个摄像头，往上加就可。

videoCapture = cv2.VideoCapture(0)

如果要读取监控摄像头的视频流，需要知道指定摄像头的ip等信息。

# 使用rtsp流打开相机
videoCapture = cv2.VideoCapture(f'rtsp://{username}:{password}@{ip}:{port}/h264/ch1/main/av_stream')

三、videoCapture.read()按帧读内容

# 读帧
success, frame = videoCapture.read()
print(success)
print(frame)

success,frame是获.read()方法的两个返回值。 其中success是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。

下面这个示例中，我们使用了默认摄像头（设备编号为0）作为输入，然后使用while循环逐帧读取视频并在窗口中显示。如果按下 'q' 键或无法读取视频，则退出循环并释放资源。

import cv2

# 创建 VideoCapture 对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环读取视频流
while True:
    # 逐帧读取视频
    ret, frame = cap.read()

    # 如果不能读取视频，退出循环
    if not ret:
        break

    # 在窗口中显示视频帧
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 检测键盘输入，按 'q' 键退出循环
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 释放资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

什么是帧，帧的快慢是什么，影响什么

视频的基本组成部分是帧（frame），即一系列静态图像，这些图像在一定速率下以连续的方式播放，形成动态图像，例如30帧/秒。视频每秒的帧数被称为帧率（Frame Rate），通常用"fps"（Frames Per Second）表示。例如，30fps表示视频每秒钟包含30帧图像。帧率决定了视频的流畅度和真实感。较高的帧率可以使视频看起来更加流畅，因为它们可以更快地刷新图像。例如，60fps的视频比30fps的视频看起来更加流畅。此外，较高的帧率还可以减少视频中的模糊和颤动，因为它们可以更好地捕捉运动。但较高的帧率会导致文件变大和编解码更复杂，因为需要处理更多的帧图像。

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