Python OpenCV视频截取并保存实现代码

下面针对Python OpenCV视频截取并保存实现代码的完整攻略进行详细讲解。

1. 导入OpenCV库

在Python中运用OpenCV库实现视频截取需要先导入相关库。使用以下代码实现：

import cv2

2. 打开视频文件

使用OpenCV的VideoCapture函数打开视频文件，你可以将视频文件的地址作为参数向函数传递。

cap = cv2.VideoCapture('example.mp4')

在这个示例中，我们打开名为example.mp4的视频文件。

3. 抓取视频帧

使用VideoCapture.read()函数可以读取视频中的帧。该函数返回两个值：ret和frame。ret表明了读取操作是否成功，frame则是当前帧的图像内容。

ret, frame = cap.read()

你可以通过循环迭代将视频的每一帧都抓取出来，实现视频的逐帧截取。

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    # 执行截取操作

当读取到视频结束时，cap.read()返回False，循环退出。

4. 处理截取的视频帧

在每一帧视频图像被抓取后，你可以对其进行各种处理。比如，你可以将视频帧以图片的形式保存到本地，你也可以将视频帧展示在屏幕上。这里，我们将学习如何将视频帧保存成图片。

将抓取到的视频帧保存成图片的过程包含以下两个步骤：

1. 选择一个文件名和保存路径
2. 调用OpenCV的imwrite()函数将图像保存到指定路径。

# 定义一个文件名
filename = 'example.jpg'

# 将图像写入到磁盘
cv2.imwrite(filename, frame)

以上代码将把当前抓取到的视频帧保存成名为example.jpg的图片。

5. 释放资源

在完成所有截取和处理的任务后，需要释放为视频捕获分配的内存和其他系统资源。使用release()函数可以完成这个任务。

# 释放资源
cap.release()

示例1：屏幕展示视频帧

以下代码展示了如何以图像的方式在屏幕上展示每一帧视频。使用cv2.imshow()函数可以展示图像，使用waitKey()函数可以在每帧视频之间进行等待，确保视频图像在屏幕上得到充分展示。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

示例2：截取视频帧

以下代码展示了如何把视频的每一帧作为图片保存到本地。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    filename = 'frame.jpg'
    cv2.imwrite(filename, frame)
cap.release()

以上就是Python OpenCV视频截取并保存实现代码的完整攻略。在这个过程中，我们使用OpenCV的相关函数来打开、抓取和处理图像。同时，我们学习了如何将截取到的视频帧保存到本地以及如何在屏幕上展示视频帧。