Python - Extrahieren und Speichern von Videobildern

Also habe ich dieses Tutorial befolgt, aber es scheint nichts zu tun. Einfach nichts. Es wartet einige Sekunden und schließt das Programm. Was ist los mit diesem Code?

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('Compton.mp4')
success,image = vidcap.read()
count = 0
success = True
while success:
  success,image = vidcap.read()
  cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
  if cv2.waitKey(10) == 27:                     # exit if Escape is hit
      break
  count += 1

Auch in den Kommentaren heißt es, dass dies die Frames auf 1000 begrenzt? Warum?

EDIT: Ich habe es success = Truezuerst versucht, aber das hat nicht geholfen. Es wurde nur ein Bild mit 0 Byte erstellt.

Laden Sie dieses Video von hier herunter, damit wir dieselbe Videodatei für den Test haben. Stellen Sie sicher, dass sich diese mp4-Datei im selben Verzeichnis wie Ihr Python-Code befindet. Stellen Sie dann auch sicher, dass Sie den Python-Interpreter aus demselben Verzeichnis ausführen.

Ändern Sie dann den Code, ein Graben waitKey, der auch ohne Fenster Zeit verschwendet und die Tastaturereignisse nicht erfassen kann. Außerdem drucken wir den successWert, um sicherzustellen, dass die Frames erfolgreich gelesen werden.

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('big_buck_bunny_720p_5mb.mp4')
success,image = vidcap.read()
count = 0
while success:
  cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file      
  success,image = vidcap.read()
  print('Read a new frame: ', success)
  count += 1

Wie geht das

Um diese Frage (& Antwort von @ user2700065) für etwas andere Fälle zu erweitern, wenn jemand nicht jeden Frame extrahieren möchte, sondern Frame jede Sekunde extrahieren möchte. Ein 1-minütiges Video liefert also 60 Bilder.

import sys
import argparse

import cv2
print(cv2.__version__)

def extractImages(pathIn, pathOut):
    count = 0
    vidcap = cv2.VideoCapture(pathIn)
    success,image = vidcap.read()
    success = True
    while success:
        vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,(count*1000))    # added this line 
        success,image = vidcap.read()
        print ('Read a new frame: ', success)
        cv2.imwrite( pathOut + "\\frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
        count = count + 1

if __name__=="__main__":
    a = argparse.ArgumentParser()
    a.add_argument("--pathIn", help="path to video")
    a.add_argument("--pathOut", help="path to images")
    args = a.parse_args()
    print(args)
    extractImages(args.pathIn, args.pathOut)

Dies ist eine Optimierung der vorherigen Antwort für Python 3.x von @GShocked. Ich würde sie im Kommentar veröffentlichen, habe aber nicht genug Ruf

import sys
import argparse

import cv2
print(cv2.__version__)

def extractImages(pathIn, pathOut):
    vidcap = cv2.VideoCapture(pathIn)
    success,image = vidcap.read()
    count = 0
    success = True
    while success:
      success,image = vidcap.read()
      print ('Read a new frame: ', success)
      cv2.imwrite( pathOut + "\\frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
      count += 1

if __name__=="__main__":
    print("aba")
    a = argparse.ArgumentParser()
    a.add_argument("--pathIn", help="path to video")
    a.add_argument("--pathOut", help="path to images")
    args = a.parse_args()
    print(args)
    extractImages(args.pathIn, args.pathOut)

Dies ist eine Funktion, mit der die meisten Videoformate in die Anzahl der im Video enthaltenen Frames konvertiert werden. Es funktioniert weiter Python3mitOpenCV 3+

import cv2
import time
import os

def video_to_frames(input_loc, output_loc):
    """Function to extract frames from input video file
    and save them as separate frames in an output directory.
    Args:
        input_loc: Input video file.
        output_loc: Output directory to save the frames.
    Returns:
        None
    """
    try:
        os.mkdir(output_loc)
    except OSError:
        pass
    # Log the time
    time_start = time.time()
    # Start capturing the feed
    cap = cv2.VideoCapture(input_loc)
    # Find the number of frames
    video_length = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) - 1
    print ("Number of frames: ", video_length)
    count = 0
    print ("Converting video..\n")
    # Start converting the video
    while cap.isOpened():
        # Extract the frame
        ret, frame = cap.read()
        # Write the results back to output location.
        cv2.imwrite(output_loc + "/%#05d.jpg" % (count+1), frame)
        count = count + 1
        # If there are no more frames left
        if (count > (video_length-1)):
            # Log the time again
            time_end = time.time()
            # Release the feed
            cap.release()
            # Print stats
            print ("Done extracting frames.\n%d frames extracted" % count)
            print ("It took %d seconds forconversion." % (time_end-time_start))
            break

if __name__=="__main__":

    input_loc = '/path/to/video/00009.MTS'
    output_loc = '/path/to/output/frames/'
    video_to_frames(input_loc, output_loc)

Es unterstützt .mtsund normale Dateien wie .mp4und .avi. Versucht und getestet auf .mtsDateien. Klappt wunderbar.

Nach vielen Recherchen zum Konvertieren von Frames in Videos habe ich diese Funktion erstellt. Ich hoffe, dies hilft. Dafür benötigen wir opencv:

import cv2
import numpy as np
import os

def frames_to_video(inputpath,outputpath,fps):
   image_array = []
   files = [f for f in os.listdir(inputpath) if isfile(join(inputpath, f))]
   files.sort(key = lambda x: int(x[5:-4]))
   for i in range(len(files)):
       img = cv2.imread(inputpath + files[i])
       size =  (img.shape[1],img.shape[0])
       img = cv2.resize(img,size)
       image_array.append(img)
   fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X')
   out = cv2.VideoWriter(outputpath,fourcc, fps, size)
   for i in range(len(image_array)):
       out.write(image_array[i])
   out.release()


inputpath = 'folder path'
outpath =  'video file path/video.mp4'
fps = 29
frames_to_video(inputpath,outpath,fps)

Ändern Sie den Wert von fps (Frames pro Sekunde), den Eingabeordnerpfad und den Ausgabeordnerpfad entsprechend Ihren lokalen Speicherorten

Die vorherigen Antworten haben den ersten Frame verloren. Und es wird schön sein, die Bilder in einem Ordner zu speichern.

# create a folder to store extracted images
import os
folder = 'test'  
os.mkdir(folder)
# use opencv to do the job
import cv2
print(cv2.__version__)  # my version is 3.1.0
vidcap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')
count = 0
while True:
    success,image = vidcap.read()
    if not success:
        break
    cv2.imwrite(os.path.join(folder,"frame{:d}.jpg".format(count)), image)     # save frame as JPEG file
    count += 1
print("{} images are extacted in {}.".format(count,folder))

Übrigens können Sie die Framerate per VLC überprüfen . Gehen Sie zu Windows -> Medieninformationen -> Codec-Details

Dieser Code extrahiert Frames aus dem Video und speichert die Frames im JPG-Format

import cv2
import numpy as np
import os

# set video file path of input video with name and extension
vid = cv2.VideoCapture('VideoPath')


if not os.path.exists('images'):
    os.makedirs('images')

#for frame identity
index = 0
while(True):
    # Extract images
    ret, frame = vid.read()
    # end of frames
    if not ret: 
        break
    # Saves images
    name = './images/frame' + str(index) + '.jpg'
    print ('Creating...' + name)
    cv2.imwrite(name, frame)

    # next frame
    index += 1

Ich verwende Python über die Spyder-Software von Anaconda. Unter Verwendung des Originalcodes, der in der Frage dieses Threads von @Gshocked aufgeführt ist, funktioniert der Code nicht (der Python liest die mp4-Datei nicht). Also habe ich OpenCV 3.2 heruntergeladen und "opencv_ffmpeg320.dll" und "opencv_ffmpeg320_64.dll" aus dem Ordner "bin" kopiert. Ich habe diese beiden DLL-Dateien in Anacondas Ordner "DLLs" eingefügt.

Anaconda hat auch einen "pckgs" -Ordner ... Ich habe den gesamten "OpenCV 3.2" -Ordner, den ich heruntergeladen habe, kopiert und in den Anaconda-Ordner "pckgs" eingefügt.

Schließlich hat Anaconda einen Ordner "Library", der einen Unterordner "bin" enthält. Ich habe die Dateien "opencv_ffmpeg320.dll" und "opencv_ffmpeg320_64.dll" in diesen Ordner eingefügt.

Nach dem Schließen und Neustarten von Spyder funktionierte der Code. Ich bin mir nicht sicher, welche der drei Methoden funktioniert hat, und ich bin zu faul, um zurück zu gehen und es herauszufinden. Aber es funktioniert so, Prost!

Diese Funktion extrahiert Bilder aus Videos mit 1 fps. Außerdem identifiziert sie das letzte Bild und hört auch auf zu lesen:

import cv2
import numpy as np

def extract_image_one_fps(video_source_path):

    vidcap = cv2.VideoCapture(video_source_path)
    count = 0
    success = True
    while success:
      vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,(count*1000))      
      success,image = vidcap.read()

      ## Stop when last frame is identified
      image_last = cv2.imread("frame{}.png".format(count-1))
      if np.array_equal(image,image_last):
          break

      cv2.imwrite("frame%d.png" % count, image)     # save frame as PNG file
      print '{}.sec reading a new frame: {} '.format(count,success)
      count += 1

Das folgende Skript extrahiert alle halbe Sekunde Frames aller Videos im Ordner. (Funktioniert mit Python 3.7)

import cv2
import os
listing = os.listdir(r'D:/Images/AllVideos')
count=1
for vid in listing:
    vid = r"D:/Images/AllVideos/"+vid
    vidcap = cv2.VideoCapture(vid)
    def getFrame(sec):
        vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,sec*1000)
        hasFrames,image = vidcap.read()
        if hasFrames:
            cv2.imwrite("D:/Images/Frames/image"+str(count)+".jpg", image) # Save frame as JPG file
        return hasFrames
    sec = 0
    frameRate = 0.5 # Change this number to 1 for each 1 second
    
    success = getFrame(sec)
    while success:
        count = count + 1
        sec = sec + frameRate
        sec = round(sec, 2)
        success = getFrame(sec)