OpenCV视频处理练习案例-学习篇

需要实现的功能:

用OpenCV打开一段视频,将每一帧画面压缩成540p,对画面进行垂

直翻转,转为黑白,然后添加高斯噪声,把处理好的每一帧画面保存

成一个mp4文件保存到本地

Python代码如下:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np #高斯噪音需要一些数学运算

#给视频添加高斯噪声类
def add_gaussion_noise(image): #image传入的是视频中读取到的每一个画面
    rows, col = image.shape #获取这个画面的尺寸信息 有多少行rows 有多少列col
    mean = 0 #设定平均值为0
    sigma = 15 #∑ 数学中的求和号
    gauss = np.random.normal(mean, sigma, (rows, col)) #做出一个高斯噪声(纯噪声)
    noisy = image + gauss #把画面和噪声相叠加后产生带噪声的图片
    noisy_img = np.clip(noisy, 0, 255) #np.clip限定带噪声的像素值的范围在0-255
    return noisy_img.astype(np.uint8) #把图片转成整数形式返回

#输入和输出视频文件名
input_video = "./outdoor.mp4"
output_video = "./output02.mp4"

#打开输入视频
cap = cv2.VideoCapture(input_video)

#获取视频的帧率和帧大小
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

#计算新的帧大小(540p)
new_height = 540
new_width = int((new_height / frame_height) * frame_width)

#创建视频写入对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (new_width, new_height),isColor=False)
#在循环中不停读取每一帧做处理
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    #调整帧率大小
    frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height))
    #转换为灰度图像
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #垂直翻转画面
    frame = cv2.flip(frame, 1)
    #添加高斯噪声
    frame = add_gaussion_noise(frame)
    #写出输出视频
    out.write(frame)

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

生成的文件检测后是没问题的

相关推荐
CheerWWW3 分钟前
C++学习笔记——枚举、继承、虚函数、可见性
c++·笔记·学习
敏编程5 分钟前
一天一个Python库:isodate - 处理 ISO 8601 日期时间格式
python
桑榆肖物12 分钟前
有字幕,没配音?用浏览器自带语音能力,让网页视频直接“开口说话”
数据库·edge·音视频·tts
Bert.Cai20 分钟前
Python字面量详解
开发语言·python
Flying pigs~~22 分钟前
基于Deepseek大模型API完成文本分类预测功能
java·前端·人工智能·python·langchain·deepseek
Ujimatsu1 小时前
数据分析相关面试题-Python部分
大数据·python·数据分析
未知鱼1 小时前
Python安全开发之简易Xss检测工具(详细注释)
python·安全·xss
yaoxin5211231 小时前
368. Java IO API - 基本文件属性
java·开发语言·python
程序媛徐师姐1 小时前
Python基于机器学习的就业岗位推荐系统【附源码、文档说明】
python·机器学习·python机器学习·就业岗位推荐系统·python就业岗位推荐系统·python机器学习就业推荐·就业岗位推荐