python 视频处理，提取视频相关帧，读取Excel

一共这几个模块：

class videoReader 读取视频

class videoFramesExtractor(videoReader):继承了读取视频，主要是用来限制读取视频中的哪些帧，并保存。

read_excel_single(excel_path,event_instance): 处理Excel中的数组，找到事件的帧数范围：

Excel内容是这样的，需要的只是第二列的帧范围，另外第二列中的这些值还有重复的所以需要去除重复：

每一个范围，例如:23450:23461之内的帧要存放在一个文件夹里。

[python] view plain copy

1. </pre><pre name="code" class="python"># -*- coding: cp936 -*-
2. import cv2.cv as cv
3. import os
4. import cv2
5. import numpy
6. import Image
7. import xlrd
8. class videoReader:
9. frame_count=0
10. def __init__(self,videoPath):
11. self.videoPath=videoPath
12. def video_init(self):
13. self.capture = cv.CaptureFromFile(self.videoPath)
14. self.win_name = "test"
15. cv.NamedWindow(self.win_name, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
16. def read(self):
17. self.video_init()
18. while 1:
19. self.frame_count+=1
20. image = cv.QueryFrame(self.capture )
21. cv.ShowImage(self.win_name, image)
22. print self.frame_count
23. c = cv.WaitKey(10)
24. if c == 27:
25. break
26. cv.DestroyWindow(self.win_name)
27. class videoFramesExtractor(videoReader):
28. save_path=‘d:/‘
29. def __init__(self,videoPath,frameSpan,image_prefix):#image_prefix=event_name
30. videoReader.__init__(self,videoPath)
31. self.frameSpan=frameSpan
32. self.image_prefix=image_prefix
33. def read(self):
34. capture = cv2.VideoCapture(self.videoPath)
35. win_name = "test"
36. cv.NamedWindow(win_name, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
37. success,frame = capture.read()
38. init_row=0
39. while success:
40. self.frame_count+=1
41. success,frame = capture.read()
42. #cv2.imshow(win_name,frame) #显示照片浪费时间
43. time_duration=self.frameSpan[init_row][1]-self.frameSpan[init_row][0]+1
44. if self.frame_count>=self.frameSpan[init_row][0] and \
45. self.frame_count<=self.frameSpan[init_row][1] :
46. self.image_save(frame,init_row,time_duration)
47. if self.frame_count==self.frameSpan[init_row][1]:
48. init_row+=1
49. if init_row==len(self.frameSpan):
50. cv.DestroyWindow(win_name)
51. return 0
52. c = cv.WaitKey(10)
53. if c == 27:
54. break
55. cv.DestroyWindow(win_name)
56. def image_save(self,frame,init_row,time_duration):
57. save_path=self.make_folder(init_row,time_duration)
58. #frame=Image.fromarray(frame)
59. #frame.resize((300,300))
60. #frame.save(‘%s//%s.jpg‘ % (save_path,self.frame_count))
61. frame=cv2.resize(frame,(300,300))#
62. cv2.imwrite( ‘%s//%s.jpg‘ % (save_path,self.frame_count), frame)
63. def make_folder(self,init_row,time_duration):
64. temp= self.image_prefix+‘_‘+str(init_row)+‘_‘+str(time_duration)#事件名称_事件顺序_
65. new_path = os.path.join(self.save_path,temp)
66. if not os.path.isdir(new_path):
67. os.makedirs(new_path)
68. return new_path
69. def read_excel_single(excel_path,event_instance):
70. data=[]
71. data=xlrd.open_workbook(excel_path)
72. #read the first sheets
73. table = data.sheets()[0]
74. #read the num fo cols
75. nrows = table.nrows
76. rowmsg=[]#用来存储帧的范围，及事件的类别，描述。
77. for i in xrange(nrows):
78. start_frame,end_frame=table.row_values(i)[1].split(‘:‘)
79. rowmsg.append([int(start_frame),int(end_frame),table.row_values(i)[3]])
80. rowmsg.sort(lambda x,y:cmp(x[0],y[0]))#按照数字大小排序~
81. event_id=[]
82. event_id=event_instance
83. #print event_id
84. event=[]
85. for item in xrange(len(rowmsg)):
86. if rowmsg[item][2]==event_id:#
87. event.append(rowmsg[item])
88. if event==[]:
89. print ("there is no %s occurs" % event_instance)
90. return 0
91. #去除重复
92. cur_pos=1
93. new_rowmsg=[]
94. pre_s=event[0][0]
95. pre_e=event[0][1]
96. cur_s=event[cur_pos][0]
97. cur_e=event[cur_pos][1]
98. while cur_pos<len(event)-1:
99. while not (cur_s>pre_e):
100. if cur_s>pre_s:
101. cur_s=pre_s
102. if cur_e<pre_e:
103. cur_e=pre_e
104. still_pos=[cur_s,cur_e,event_id]
105. cur_pos+=1
106. if cur_pos==len(event)-1:
107. break
108. pre_s=cur_s
109. pre_e=cur_e
110. cur_s=event[cur_pos][0]
111. cur_e=event[cur_pos][1]
112. new_rowmsg.append(still_pos)
113. if cur_pos==len(event)-1:
114. break
115. cur_pos+=1
116. pre_s=cur_s
117. pre_e=cur_e
118. cur_s=event[cur_pos][0]
119. cur_e=event[cur_pos][1]
120. return new_rowmsg
121. excel_source=‘E:/08ann/dev_20071101/LGW_20071101_E1_CAM1.mpeg.xlsx‘
122. event_instance=‘CellToEar‘
123. row_msg=read_excel_single(excel_source,event_instance)
124. new_row=[ item[0:2] for item in row_msg ]
125. filename = "G:/TrecvidData/08/DEV/LGW_20071101_E1_CAM1.mpg"
126. videoread=videoFramesExtractor(filename,new_row,‘CellToEar‘)
127. videoread.read()

有几点发现：

cv2.的函数输出的数据类型基本都是numpy，而cv.不行。所以尽量在Python中使用cv2.的函数。

通过numpy转换后的图片会在颜色上有些失真，不过影响不大，如果是灰度图的话则完全没有影响。