在Linux中从视频流截取图片帧(ffmpeg )

Linux依赖说明:

说明: 使用到的 依赖包  

1. ffmpeg

sudo apt update 
sudo apt-get install ffmpeg

2. imagemagick (选装)
(检测图像边缘信息推断清晰度,如果是简单截取但个图像帧=>用不到<=)

sudo apt-get install imagemagick

备注: 
指令及相关参数说明

核心指令: (作用: 执行 ffmpeg 命令提取帧，每10帧选择一帧, 一共提取5张)

示例:

ffmpeg -i "https://cdn.pixabay.com/video/2023/10/22/186115-877653483_large.mp4" -vf "select='not(mod(n,10))'" -frames:v 5 -q:v 1 output_%03d.jpg
指令说明:

这条 ffmpeg 命令从视频流中提取帧并保存为图片，具体的参数含义如下：

1. ffmpeg -i "https://cdn.pixabay.com/video/2023/10/22/186115-877653483_large.mp4"

• ffmpeg：调用 ffmpeg 命令。
• -i "https://cdn.pixabay.com/video/2023/10/22/186115-877653483_large.mp4"：指定输入文件，视频源为给定的网络视频 URL。

2. -vf "select='not(mod(n,10))'"

• -vf：表示使用视频滤镜。

  "select='not(mod(n,10))'"

：视频帧选择器，这里

  mod(n,10)

表示每 10 帧提取一次帧。

  n

是当前帧的编号，

  mod(n,10)

计算帧编号除以 10 的余数，

  not(mod(n,10))

选择那些编号是 10 的倍数的帧。

• 换句话说，这条命令每 10 帧提取一个帧。

3. -frames:v 5

• 只提取 5 帧图片。

4. -q:v 1

• -q:v 设置视频帧的质量，范围为 1 到 31，值越小质量越高，1 是最高质量。

5. output_%03d.jpg

• 输出文件名模板。%03d 是一个占位符，表示文件名中包含 3 位数字（例如 output_001.jpg，output_002.jpg），这样可以保存多个帧。

整体含义：

从视频中每隔 10 帧提取一个帧，总共提取 5 帧，保存为高质量的 JPEG 图片文件，文件名为 output_001.jpg, output_002.jpg, 以此类推。

指令执行完可见当前文件夹中文件:

具体的命令可根据需求情况进行修改, 到这里文章的标题功能就已经实现了.

下面是加餐环节

---

需求: 提取视频中的图片帧, 并从多张中选取最清晰的一张照片

注: 其中的文件路径需要改为自己所存在的路径

这里准备了三个脚本文件如下:

• extract_frames.sh 提取视频帧输出指定张数据照片并存到指定位置 并执行 detect_sharpness.sh 脚本(已注释掉, 需要的话自行打开)
• detect_sharpness.sh 从多张照片中选择最清晰的一张 并将其余的照片删除, 且保留最清晰一张并重命名
• create_directory.sh 判断文件夹是否存在, 不存在则创建, 存在则不处理

extract_frames.sh

提取视频帧输出指定张数据照片并存到指定位置 并执行 detect_sharpness.sh 脚本

注: 执行该脚本需要指定---视频路径

示例:

/data/hikuser/handler_video_to_picture/extract_frames.sh  https://cdn.pixabay.com/video/2023/10/22/186115-877653483_large.mp4

#!/bin/bash

# 删除指定目录下已有的图片
rm -f /data/hikuser/handler_video_to_picture/output*.jpg

# 检查是否提供了视频流 URL 参数
if [ "$#" -ne 1 ]; then
    echo "Usage: ${0##*/} <video_stream_url>"
    exit 1
fi

# 视频流 URL
VIDEO_URL="$1"

# 检查输出目录是否存在
if [ ! -d "/data/hikuser/handler_video_to_picture" ]; then
    echo "Directory /data/hikuser/handler_video_to_picture does not exist."
    exit 1
fi

# 执行 ffmpeg 命令提取帧，每10帧选择一帧, 一共提取5张
if ! ffmpeg -i "$VIDEO_URL" -vf "select='not(mod(n,10))'" -frames:v 5 -q:v 1 /data/hikuser/handler_video_to_picture/output_%03d.jpg; then
    echo "ffmpeg command failed."
    exit 1
fi

# 执行检测图片清晰度的脚本
# if [ -f /data/hikuser/handler_video_to_picture/detect_sharpness.sh ]; then
#    /bin/bash /data/hikuser/handler_video_to_picture/detect_sharpness.sh
# else
#    echo "detect_sharpness.sh script not found!"
#    exit 1
# fi

detect_sharpness.sh

从多张照片中选择像素最高的一张 并将其余的照片删除, 并将最新的一张重命名

#!/bin/bash

# 初始化最大边缘值和最清晰的图片变量
max_edge_value=0
sharpest_image=""

# 进入图片所在目录
cd /data/hikuser/handler_video_to_picture || exit 1

# 遍历每张图片并计算边缘值
for img in output_*.jpg; do
    # 计算图片的边缘检测值
    edge_value=$(convert "$img" -edge 1 -format "%[mean]" info:)
    echo "$img 边缘检测值: $edge_value"
    
    # 比较边缘值，保留最大值对应的图片
    if (( $(echo "$edge_value > $max_edge_value" | bc -l) )); then
        max_edge_value=$edge_value
        sharpest_image=$img
    fi
done

# 输出最清晰的图片
echo "最清晰的图片是: $sharpest_image"

# 删除其他图片
for img in output_*.jpg; do
    if [ "$img" != "$sharpest_image" ]; then
        rm "$img"
    fi
done

# 将最清晰的图片重命名为 output.jpg
mv "$sharpest_image" /data/hikuser/handler_video_to_picture/output.jpg

echo "已删除其他图片，保留最清晰的图片: $sharpest_image"

脚本执行效果示例：

所以截取的图片大小因为数据源是一个静态视频， 当然如果采集帧率过快时也会出现这样的情况, 注意空值

create_directory.sh

判断文件夹是否存在存在则创建不存在则不处理

#!/bin/bash

# 检查是否提供了文件夹名称参数
if [ "$#" -ne 1 ]; then
    echo "Usage: ${0##*/} <directory_name>"
    exit 1
fi

# 文件夹名称
DIR_NAME="$1"

# 检查文件夹是否存在
if [ -d "$DIR_NAME" ]; then
    echo "Directory '$DIR_NAME' already exists."
else
    # 创建文件夹
    mkdir -p "$DIR_NAME"
    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "Directory '$DIR_NAME' has been created."
    else
        echo "Failed to create directory '$DIR_NAME'."
        exit 1
    fi
fi