python视频按帧截取图片工具

yipeiwu_com5年前Python基础

本文实例为大家分享了python视频按帧截取图片工具的具体代码,供大家参考,具体内容如下

描述:将一个视频流按帧数截取大量的图片

用途:AI的数据集制作,得到大量的图片,之后将其打标签

更改的地方

1.default--间隔的帧数   2.input/output--输入视频的路径、存放截取图片的路径 (将路径放入后面的‘ '中即可)前面加r可表示绝对路径 eg:

args = parser.parse_args(['--input',r'F:\data_video\IMG_4395.MOV','--output',r'F:data_rgb_pic\7video'])

直接上代码

import cv2
import argparse
import os
def parse_args():
 """
 Parse input arguments
 """
 parser = argparse.ArgumentParser(description='Process pic')
 parser.add_argument('--input', help='video to process', dest='input', default=None, type=str)
 parser.add_argument('--output', help='pic to store', dest='output', default=None, type=str)
 #default为间隔多少帧截取一张图片
 parser.add_argument('--skip_frame', dest='skip_frame', help='skip number of video', default=100, type=int)
 #input为输入视频的路径 ,output为输出存放图片的路径
 args = parser.parse_args(['--input','','--output',''])
 return args
 
def process_video(i_video, o_video, num):
 cap = cv2.VideoCapture(i_video)
 num_frame = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
 expand_name = '.jpg'
 if not cap.isOpened():
  print("Please check the path.")
 cnt = 0
 count = 0
 while 1:
  ret, frame = cap.read()
  cnt += 1
  # how
  # many
  # frame
  # to
  # cut
  if cnt % num == 0:
   count += 1
   cv2.imwrite(os.path.join(o_video, str(count) + expand_name), frame)
 
  if not ret:
   break
 
if __name__ == '__main__':
 args = parse_args()
 if not os.path.exists(args.output):
  os.makedirs(args.output)
 print('Called with args:')
 print(args)
 process_video(args.input, args.output, args.skip_frame)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python中os.path用法分析

本文实例分析了Python中os.path用法。分享给大家供大家参考。具体如下: 复制代码 代码如下:#coding=utf-8 import os print os.path.absp...

深入讨论Python函数的参数的默认值所引发的问题的原因

本文将介绍使用mutable对象作为Python函数参数默认值潜在的危害,以及其实现原理和设计目的 陷阱重现 我们就用实际的举例来演示我们今天所要讨论的主要内容。 下面一段代码定义了一个...

Django静态资源URL STATIC_ROOT的配置方法

缘由   新手学习 Django 当配置好 HTML 页面后,就需要使用一些静态资源,如图片,JS 文件,CSS 样式等,但是 Django 里面使用这些资源并不是直接引用一下就好,还要...

python获取糗百图片代码实例

复制代码 代码如下:from sgmllib import SGMLParserimport urllib2 class sgm(SGMLParser):  &nbs...

Python人工智能之路 jieba gensim 最好别分家之最简单的相似度实现

简单的问答已经实现了,那么问题也跟着出现了,我不能确定问题一定是"你叫什么名字",也有可能是"你是谁","你叫啥"之类的,这就引出了人工智能中的另一项技术: 自然语言处理(NLP) :...