【干货】视频文件抽帧(opencv和ffmpeg方式对比)

1 废话不多说,直接上代码

opencv方式

python 复制代码
import time
import subprocess
import cv2, os
from math import ceil

def extract_frames_opencv(video_path, output_folder, frame_rate=1):
    """
    使用 OpenCV 从视频中抽取每秒指定帧数的帧,并保存到指定文件夹。
    如果视频长度不是整数秒,则会在最后一帧时补充空白图像。

    参数:
    video_path (str): 输入视频文件的路径。
    output_folder (str): 输出帧图像文件的文件夹路径。
    frame_rate (int): 每秒抽取的帧数,默认为 1。

    返回:
    None
    """
    start_time = time.time()
    # 创建输出文件夹
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

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

    # 获取视频长度和帧率
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    duration = total_frames / fps

    # 计算需要抽取的总帧数
    target_frames = int(duration * frame_rate)

    # 逐帧抽取图像
    frame_idx = 0
    for i in range(target_frames):
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, int(i * fps / frame_rate))
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, f"frame_{frame_idx:06d}.jpg"), frame)
            frame_idx += 1
        else:
            break

    # 如果最后一帧不是完整的一帧,则补充空白图像
    if frame_idx < target_frames:
        for i in range(frame_idx, target_frames):
            blank_image = 255 * np.ones((int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), 3), dtype=np.uint8)
            cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, f"frame_{i:06d}.jpg"), blank_image)

    # 释放视频捕获对象
    cap.release()

    print(f"成功从视频中抽取了 {target_frames} 帧, 一共耗时{time.time() - start_time}s")

ffmpeg方式

python 复制代码
def extract_frames_ffmpeg(video_path, output_folder, frame_rate=1):
    """
    使用 FFmpeg 从视频中抽取每秒指定帧数的帧,并保存到指定文件夹。
    如果视频长度不是整数秒,则会抛出异常。

    参数:
    video_path (str): 输入视频文件的路径。
    output_folder (str): 输出帧图像文件的文件夹路径。
    frame_rate (int): 每秒抽取的帧数,默认为 1。

    返回:
    None
    """
    start_time = time.time()
    # 创建输出文件夹
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

    # 获取视频长度
    command = ["ffprobe", "-v", "error", "-show_entries", "format=duration", "-of",
               "default=nokey=1:noprint_wrappers=1", video_path]
    result = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    if result.returncode != 0:
        raise ValueError("Failed to get video duration.")
    duration = float(result.stdout.decode().strip())

    # 四舍五入视频长度到最接近的整数秒
    duration = round(duration)

    # 构建 FFmpeg 命令
    command = [
        "ffmpeg",
        "-i", video_path,
        "-vf", f"fps={frame_rate}",
        "-frames:v", "%d" % (ceil(duration * frame_rate)),
        os.path.join(output_folder, "frame_%06d.jpg")
    ]

    # 执行 FFmpeg 命令
    subprocess.run(command, check=True)

    print(f"成功从视频中抽取了 {ceil(duration * frame_rate)} 帧, 一共耗时{time.time() - start_time}s")

2 测试实验对比

测试一个56s的mp4文件

复制代码
extract_frames_opencv(video_path, output_folder, 1)
# 成功从视频中抽取了 55 帧, 一共耗时10.131151914596558s
extract_frames_ffmpeg(video_path, output_folder, 1)
# 成功从视频中抽取了 56 帧, 一共耗时8.075150966644287s

1帧/s时,ffmpeg稍快2s

复制代码
extract_frames_opencv(video_path, output_folder1, 5)
# 成功从视频中抽取了 278 帧, 一共耗时54.822526931762695s
extract_frames_ffmpeg(video_path, output_folder2, 5)
# 成功从视频中抽取了 280 帧, 一共耗时8.546468019485474s

5帧/s时,ffmpeg方式只增加0.5s,opencv增加了5倍时长

在大文件抽帧、或者抽帧频率较高时,ffmpeg效率更高。

3 ffmpeg抽帧图片更小?

对比了下抽帧图片,分辨率一致,但是ffmpeg抽帧图片好像小很多,为什么呢?

搜了下官方解释:

FFmpeg 和 OpenCV 在抽取视频帧并保存图像时,可能会产生不同的结果,包括文件大小和图像质量等。出现这种差异的原因主要有以下几点:

  1. 编码器选择 :

    • FFmpeg 默认使用 JPEG 编码器,这种编码方式通常可以生成较小的文件大小,但可能会略有些图像质量损失。
    • OpenCV 默认使用无损的 PNG 编码器,生成的文件通常会更大,但图像质量更好。
  2. 色彩空间转换 :

    • FFmpeg 在抽取帧时,可能会将视频的色彩空间转换为更适合 JPEG 编码的格式,例如 YUV 420。这种转换可以进一步减小文件大小。
    • OpenCV 则可能会保留视频原有的色彩空间,如 RGB,在保存为 PNG 时不进行额外的转换。
  3. 图像缩放和重采样 :

    • FFmpeg 在抽取帧时,可能会根据输出分辨率对图像进行缩放和重采样,从而进一步优化文件大小。
    • OpenCV 则可能会直接保存原始分辨率的图像,不进行任何缩放处理。

综上所述,FFmpeg 在抽取视频帧并保存为图像时,通常会采取一些优化措施,如使用 JPEG 编码、色彩空间转换和图像缩放等,从而生成相对较小的文件大小。而 OpenCV 则更倾向于保留原始的视觉质量,因此生成的图像文件会相对更大。

相关推荐
骚戴7 小时前
深入解析:Gemini 3.0 Pro 的 SSE 流式响应与跨区域延迟优化实践
java·人工智能·python·大模型·llm
CNRio7 小时前
从智能穿戴设备崛起看中国科技自立自强的创新实践
人工智能·科技·物联网
疾风sxp8 小时前
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
java·人工智能
程序猿追8 小时前
使用GeeLark+亮数据,做数据采集打造爆款内容
运维·服务器·人工智能·机器学习·架构
木卫二号Coding8 小时前
第六十篇-ComfyUI+V100-32G+运行Wan2.2-图生视频
人工智能
GAOJ_K8 小时前
滚珠螺杆的内循环与外循环有何差异?
人工智能·科技·机器人·自动化·制造
这张生成的图像能检测吗8 小时前
(论文速读)Nickel and Diming Your GAN:通过知识蒸馏提高GAN效率的双重方法
人工智能·生成对抗网络·计算机视觉·知识蒸馏·图像生成·模型压缩技术
中国胖子风清扬8 小时前
Spring AI Alibaba + Ollama 实战:基于本地 Qwen3 的 Spring Boot 大模型应用
java·人工智能·spring boot·后端·spring·spring cloud·ai
A7bert7778 小时前
【YOLOv5seg部署RK3588】模型训练→转换RKNN→开发板部署
linux·c++·人工智能·深度学习·yolo·目标检测
不会计算机的g_c__b8 小时前
AI Agent:从概念到实践,解析智能体的未来趋势与挑战
人工智能