Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之十一 简单给视频添加水印图片效果

Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之十一 简单给视频添加水印图片效果

目录

[Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之十一 简单给视频添加水印图片效果](#Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单视频处理实战案例 之十一 简单给视频添加水印图片效果)

一、简单介绍

二、简单给视频添加水印图片效果实现原理

三、简单给视频添加水印图片效果案例实现简单步骤

四、注意事项


一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域: Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

这里使用 Python 基于 OpenCV 进行视觉图像处理,......

二、简单给视频添加水印图片效果实现原理

视频水印是指在视频内容中添加图像、文字或其他标识符的技术,以表明视频的所有权、来源、版权信息或其他相关信息。视频水印可以是透明的或半透明的,通常位于视频画面的角落或其他不影响主要内容的位置。视频水印可以用于保护视频内容的版权,防止未经授权的复制和使用,以及增加视频的专业性和可识别性。

实现原理:

  1. 打开输入视频文件,并获取其每一帧的大小。
  2. 打开水印图像文件,并获取其大小。
  3. 遍历视频的每一帧,将水印图像叠加到视频帧上。
  4. 根据指定的位置参数确定水印在视频帧上的位置,并将水印图像叠加到相应的位置上。
  5. 将带有水印的视频帧写入输出视频文件。

实现方法:

  1. 使用 OpenCV 的 VideoCapture 类打开输入视频文件,并读取每一帧。
  2. 使用 OpenCV 的 VideoWriter 类创建输出视频文件,并指定视频编码器、帧率和大小。
  3. 使用 OpenCV 的 imread 函数读取水印图像。
  4. 遍历视频的每一帧,在每一帧上叠加水印图像。
  5. 根据指定的位置参数确定水印的位置,并将水印图像叠加到视频帧的相应位置上。
  6. 使用 OpenCV 的 addWeighted 函数将水印图像叠加到视频帧上,实现透明度叠加效果。
  7. 将带有水印的视频帧写入输出视频文件。

涉及了一些关键函数:

  1. cv2.VideoCapture(): 用于打开视频文件并创建一个视频捕获对象。在这里,它被用于打开输入视频文件并创建一个用于读取帧的视频捕获对象。

  2. cap.isOpened(): 用于检查视频是否成功打开。在这里,它被用于检查输入视频文件是否成功打开。

  3. cap.read(): 用于读取视频的下一帧。在这里,它被用于循环遍历视频的每一帧并读取帧内容。

  4. cv2.VideoWriter(): 用于创建一个视频写入对象,可以将帧写入视频文件。在这里,它被用于创建一个用于写入帧的视频写入对象。

  5. cv2.imread(): 用于读取图像文件。在这里,它被用于读取水印图像文件。

  6. cv2.imwrite(): 用于将图像写入文件。虽然在这里没有直接使用,但可以用它来保存添加水印后的帧。

  7. cv2.putText(): 用于向图像中添加文字。在这里,虽然没有直接使用,但可以用它来添加文字水印。

  8. cv2.addWeighted(): 用于将两个图像进行加权叠加。在这里,它被用于将水印图像叠加到视频帧上。

  9. cap.release(): 用于释放视频捕获对象的资源。

  10. out.release(): 用于释放视频写入对象的资源。

  11. cv2.destroyAllWindows(): 用于关闭所有窗口,通常在程序结束时调用。

三、简单给视频添加水印图片效果案例实现简单步骤

1、编写代码

2、运行效果

3、具体代码

python 复制代码
"""
简单给视频添加水印图片效果
    1、打开输入视频文件,并获取其每一帧的大小。
    2、打开水印图像文件,并获取其大小。
    3、遍历视频的每一帧,将水印图像叠加到视频帧上。
    4、根据指定的位置参数确定水印在视频帧上的位置,并将水印图像叠加到相应的位置上。
    5、将带有水印的视频帧写入输出视频文件。
"""

import cv2
import os


def add_watermark_to_video(input_video_path, output_video_path, watermark_image_path, alpha=1.0,
                           position='bottom-right'):
    """
    简单给视频添加水印图片效果
    :param input_video_path: 原视频路径
    :param output_video_path: 添加水印后保存视频路径
    :param watermark_image_path: 水印图片路径
    :param alpha: 控制水印整体透明度的参数,范围为 0 到 1
    :param position: 控制水印位置的参数,可选值包括 'top-left', 'top-right', 'bottom-left', 'center', 'bottom-right'
    :return:
    """
    # 检查输入视频文件是否存在
    if not os.path.isfile(input_video_path):
        print("Error: Input video file does not exist.")
        return

    # 检查水印图像文件是否存在
    if not os.path.isfile(watermark_image_path):
        print("Error: Watermark image file does not exist.")
        return

    # 打开视频文件
    cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)

    # 检查视频是否成功打开
    if not cap.isOpened():
        print("Error: Failed to open input video.")
        return

    # 获取视频的宽度和高度
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

    # 创建VideoWriter对象用于写入输出视频
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, 30.0, (width, height))

    # 读取水印图像
    watermark = cv2.imread(watermark_image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    # 检查水印图像是否成功读取
    if watermark is None:
        print("Error: Failed to read watermark image.")
        return

    # 检查水印图像的透明度通道是否存在
    if watermark.shape[2] < 4:
        print("Error: Watermark image does not have an alpha channel.")
        return

    # 循环遍历视频的每一帧
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 将水印叠加到当前帧上
        overlay = frame.copy()
        h, w = watermark.shape[:2]

        # 根据位置参数确定水印的位置
        if position == 'top-left':
            x_offset, y_offset = 10, 10
        elif position == 'top-right':
            x_offset, y_offset = width - w - 10, 10
        elif position == 'bottom-left':
            x_offset, y_offset = 10, height - h - 10
        elif position == 'center':
            x_offset, y_offset = (width - w) // 2, (height - h) // 2
        else:  # 默认为 'bottom-right'
            x_offset, y_offset = width - w - 10, height - h - 10

        for c in range(0, 3):
            overlay[y_offset:y_offset + h, x_offset:x_offset + w, c] = \
                watermark[:, :, c] * (watermark[:, :, 3] / 255.0 * alpha) + frame[y_offset:y_offset + h,
                                                                            x_offset:x_offset + w, c] * (
                        1.0 - watermark[:, :, 3] / 255.0 * alpha)

        # 将帧写入输出视频
        out.write(overlay)

    # 释放资源
    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()


def main():
    # 调用函数并指定输入和输出视频文件路径以及水印图像路径
    input_video_path = "Videos/CatRun.mp4"
    output_video_path = "Videos/CatRun_Wartermark.mp4"
    watermark_image_path = "Images/Watermark.png"
    alpha = 0.5  # 控制水印整体透明度的参数,范围为 0 到 1
    position = 'top-right'  # 控制水印位置的参数,可选值包括 'top-left', 'top-right', 'bottom-left', 'center', 'bottom-right'

    # 执行函数
    add_watermark_to_video(input_video_path, output_video_path, watermark_image_path, alpha, position)


if __name__ == "__main__":
    main()

四、注意事项

  1. 参数安全性:对于输入的参数,需要进行安全校验,以确保输入的参数值在有效范围内,避免出现错误。
  2. 图像大小匹配:确保水印图像的大小与视频帧的大小匹配,否则可能导致叠加时的错误。
  3. 透明度处理:根据水印图像的透明度信息,合理处理水印图像与视频帧的叠加透明度,以保持水印的透明效果。
  4. 位置处理:根据指定的位置参数,确保水印图像叠加到视频帧的正确位置上,避免覆盖重要信息或者显示不完整。
  5. 资源释放:在处理完所有帧之后,及时释放视频读取和写入的资源,以避免内存泄漏或资源浪费。
相关推荐
Open-AI2 分钟前
Python如何判断一个数是几位数
python
极客代码6 分钟前
【Python TensorFlow】入门到精通
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
义小深8 分钟前
TensorFlow|咖啡豆识别
人工智能·python·tensorflow
疯一样的码农12 分钟前
Python 正则表达式(RegEx)
开发语言·python·正则表达式
撞南墙者1 小时前
OpenCV自学系列(1)——简介和GUI特征操作
人工智能·opencv·计算机视觉
进击的六角龙1 小时前
Python中处理Excel的基本概念(如工作簿、工作表等)
开发语言·python·excel
一只爱好编程的程序猿2 小时前
Java后台生成指定路径下创建指定名称的文件
java·python·数据下载
Aniay_ivy2 小时前
深入探索 Java 8 Stream 流:高效操作与应用场景
java·开发语言·python
gonghw4032 小时前
DearPyGui学习
python·gui
柳鲲鹏2 小时前
OpenCV视频防抖源码及编译脚本
人工智能·opencv·计算机视觉