【OpenCV】视频录制

初始化一个视频写入对象，目的是将图像帧序列保存为视频文件。使用了OpenCV库中的cv2.VideoWriter类来创建这个对象，并且设置了视频的编码格式、帧率以及分辨率。

导入库

import cv2
import datetime

cv2 是 OpenCV 库的 Python 接口，提供了大量的图像处理和计算机视觉功能。
datetime 库用于处理日期和时间。

设置视频参数

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
fps = 30.0
frame_width, frame_height = 640, 480

fourcc: 定义了视频编解码器（Four Character Code）。这里使用的是 *'mp4v'，表示使用 MPEG-4 编码。VideoWriter_fourcc 函数接受四个字符作为参数，所以用 * 来解包字符串 'mp4v'。
fps: 每秒帧数（Frames Per Second），决定了视频播放的速度。这里的值是 30.0，意味着每秒钟有 30 帧图像。
frame_width, frame_height: 视频帧的宽度和高度，以像素为单位。这里设定的是 640x480 分辨率。

创建输出文件名

output_file = 'video/' + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + '.mp4'

使用 datetime.datetime.now() 获取当前的时间。
strftime("%Y%m%d%H%M%S") 格式化时间为年月日小时分钟秒的形式，确保每个输出文件都有唯一的文件名，避免覆盖旧文件。
文件路径为 'video/' 目录下，带有时间戳的 .mp4 文件。

初始化 `VideoWriter` 对象

self.out_record = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

self.out_record: 这是一个 VideoWriter 类的对象，用来写入视频帧到文件中。如果这段代码位于类的方法内部，那么 self 表示当前实例。
参数：
- output_file: 输出视频文件的路径和名称。
- fourcc: 视频编码器。
- fps: 视频帧率。
- (frame_width, frame_height): 每个视频帧的尺寸。

准备好了一个可以开始录制视频的环境，接下来可以通过调用 self.out_record.write(frame) 方法向视频文件中添加帧，其中 frame 是一帧图像数据。当不再需要录制时，应该调用 self.out_record.release() 来关闭视频写入对象并完成文件写入。

完整代码：

python 复制代码

import cv2
import datetime

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
fps = 30.0
frame_width, frame_height = 640, 480
output_file = 'video/' + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + '.mp4'
self.out_record = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

定义一个名为 updateFrames 的方法。此方法用于持续更新视频帧，并处理视频录制以及将视频帧显示在图形用户界面（GUI）中。

方法 `updateFrames`

循环结构

while not self.appExit:

通过一个无限循环来不断检查是否应该退出应用程序 (appExit)。如果 appExit 变量为真，则停止循环。

控制帧速率

time.sleep(1 / 30)

使用 time.sleep 函数来控制每秒读取和处理的帧数为大约 30 帧（FPS）。这有助于保持视频播放的平滑性。

视频捕获与处理

if self.cap is not None and self.cap.isOpened():
    _, frame = self.cap.read()
    if not _:
        self.cap = None

检查视频捕获对象 self.cap 是否有效并且打开。
尝试读取一帧图像。如果读取失败（即返回的第一个值 _ 为 False），则将 self.cap 设置为 None，表示没有有效的视频源。

调整帧大小

frame = cv2.resize(frame, video_size)
self.frame = frame.copy()

使用 OpenCV 的 resize 函数调整帧的尺寸到预设的 video_size。
创建当前帧的一个副本并保存到 self.frame 中。

录制视频

if self.startRecordFlag:
    self.out_record.write(frame)
    cv2.putText(frame, MesConst.VIDEO_RECORDING, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2)

如果 startRecordFlag 标志为真，则将当前帧写入到 self.out_record 对象中进行录制。
同时，在帧上添加文本以表明正在录制，使用 cv2.putText 函数绘制绿色文字 "VIDEO_RECORDING" 在帧的左上角。

处理无视频输入的情况

else:
    frame = np.zeros((video_size[1], video_size[0], 3), np.uint8)
    self.startRecordFlag = False

如果没有有效的视频输入，创建一个全黑的图像作为帧。
确保录制标志 startRecordFlag 为假，防止尝试录制无效帧。

图像转换与显示

h, w, ch = frame.shape
bytesPerLine = ch * w
convertToQtFormat = QImage(frame.data, w, h, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()
pixmap = QPixmap.fromImage(convertToQtFormat)
self.lblVideo.setPixmap(pixmap.scaled(w, h, Qt.KeepAspectRatio))

获取帧的高度、宽度和通道数。
计算每一行的字节数 bytesPerLine。
将 OpenCV 的 BGR 格式的图像数据转换为 Qt 的 QImage 格式，并交换红色和蓝色通道以适应 RGB 显示。
创建一个 QPixmap 对象，然后将其设置为 GUI 中的 lblVideo 标签的图标，同时保持宽高比缩放。

异常处理

except:
    pass

使用一个空的 except 子句来捕获所有异常，但不做任何处理。这种做法通常不推荐，因为它会掩盖潜在的问题。更好的做法是指定具体的异常类型或至少记录异常信息以便调试。