Python-OpenCV教程-2

OpenCV版本要求在2.3.1以上

本文主要介绍如何在Python中用OpenCV读取、保存和播放一段视频流以及用OpenCV来调用摄像头。

1.调用摄像头

为了捕捉摄像头的画面，我们首先要生成一个VideoCapture对象，这个对象的参数可以是设备号或者是视频文件的名称。设备号可以在/dev下查看，我的摄像头的设备名称是video0，所以设备号就是0。获得了VideoCapture对象后，我们就能通过这个对象的read函数来一帧一帧地获得图像了。

以下程序的效果是：从摄像头中获得图像，并把它转换成灰度图像，最后显示出来。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Our operations on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，cap.read()还会返回一个bool类型的值，它代表返回的这一帧图像是否是正确的。我们可以检查这个返回值来确定一段视频是否已经播放到头了。

有时，cap会无法初始化capture，如果我们要检查初始化是否正常，可以使用cap.isOpened()这个函数。如果返回True，则用cap.open()来打开。

我们还能通过cap.get(proId)来获得一些视频的属性，并且通过cap.set(proId,value)来修改某些属性。proId的取值范围是0到18。

举个例子，我们可以通过cap.get(3)和cap.get(4)来获得视频的帧宽度以及帧高度，然后通过get函数去修改它们。

2.播放一个视频文件

播放视屏文件的流程几乎和调用摄像头是一样的，但是我们在调用摄像头中有一个重要的东西没讲，那就是我们要为cv.waitKey()设置一个合适的延时，如果延时太小，那么视频就会很快，如果延时太大，那么视频就会变得很慢(用这个方法可以去看慢动作)，通过设这个值为1是比较合适的。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3，保存视频文件

保存视频文件的流程略微复杂，首先我们需要确定以下的一些参数：视频的FourCC格式、视频的尺寸、视频每秒的帧数以及视频的颜色。然后根据这些参数，我们生成一个VideoWriter对象来保存这段视频文件。

设置FourCC格式时，原文里采用了cv2.VideoWriter_fourcc()这个函数，但我在运行程序的时候显示这个函数不存在，所以我改用了

cv2.cv.CV_FOURCC这个函数。关于FourCC该采用哪种格式，请参考最下面的原文。

下面的范例代买从摄像头中捕捉视频，并把这个视频倒立以后进行保存。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*‘XVID‘)
out = cv2.VideoWriter(‘output.avi‘,fourcc, 20.0, (640,480))

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret==True:
        frame = cv2.flip(frame,0)

        # write the flipped frame
        out.write(frame)

        cv2.imshow(‘frame‘,frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q‘):
            break
    else:
        break

# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

翻译自http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_gui/py_video_display/py_video_display.html#display-video