使用python-cv2实现视频的分解与合成的示例代码

这里是使用 Python 的 OpenCV 库（cv2）实现视频的分解与合成的完整攻略。

准备工作

在开始之前，需要先安装 OpenCV 库才能运行这项任务。可以通过 pip install 命令安装：

pip install opencv-python

视频的读取

首先，让我们看一个从视频中读取每一帧并显示的示例：

import cv2

# 加载视频源
video = cv2.VideoCapture('input.mp4')

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = video.read()

    # 如果视频读取完毕，退出循环
    if not ret:
        break

    # 显示一帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待键盘输入，按 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.VideoCapture() 函数需要传入一个视频源的路径或者编号。在循环中，我们调用 video.read() 函数读取一帧，这个函数会返回两个值：第一个是一个布尔值，表示读取是否成功，第二个是一个 ndarray 数组，表示读取的图像数据。如果读取失败，有可能视频已经读取完毕，因此我们添加了一个判断语句来退出循环。

接着，我们使用 cv2.imshow() 函数显示读取到的图像，这个函数的第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像数据。在每一帧图像显示完毕后，等待一下用户的输入，如果用户按下了 'q' 键，就退出循环。

最后，我们释放掉资源并关闭所有窗口。

视频的分解

接下来，我们看一个把一个视频按照一定间隔分解成若干帧图像的示例：

import cv2

# 加载视频源
video = cv2.VideoCapture('input.mp4')

# 获取视频的 FPS
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 计算每隔几帧取一帧
skip_frame = int(fps * 1)

# 总共读取的帧数
total_frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# 当前读取的帧数
current_frame = -1

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = video.read()
    current_frame += 1

    # 如果视频读取完毕，退出循环
    if not ret:
        break

    # 只处理需要分解的帧流
    if current_frame % skip_frame != 0:
        continue

    # 保存图像
    cv2.imwrite(f'frame_{current_frame}.jpg', frame)

# 释放资源
video.release()

首先，我们需要获取视频的 FPS（每秒帧数），可以使用 video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) 函数获取。然后，我们计算出每隔几帧取一帧，这里取的是每一秒钟的第一帧，计算公式为 fps * 1（注意这里单位是帧数，而不是秒数）。总共需要读取的帧数可以通过 video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) 获取。

在循环中，我们读取一帧图像，然后记录当前读取的帧数。如果读取失败，也就是视频已经读取完毕，则退出循环。接下来，我们使用一次取一次的方式，只保存需要分解的帧流。在每一帧图像保存完成后，我们继续读取下一帧。

视频的合成

最后，让我们看一个把帧图像合成成一个视频的示例：

import cv2
import os

# 获取所有要合成的帧图像
frames = []
for root, dirs, files in os.walk('frames'):
    for filename in files:
        filepath = os.path.join(root, filename)
        frames.append(cv2.imread(filepath))

# 获取图像的大小
height, width, layers = frames[0].shape

# 创建视频写入对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
video = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 24, (width, height))

# 逐帧写入视频
for frame in frames:
    video.write(frame)

# 释放资源
video.release()

首先，我们需要获取所有的 frame 文件夹下的帧图像。通过遍历所有文件，然后使用 cv2.imread() 函数读取图像数据，最后将数据保存到一个列表中。

接着，我们获取图像的大小，也就是帧图像的高度、宽度和颜色通道数。这里我们选择使用第一张帧图像来获取这些信息。

然后，我们创建一个视频写入对象，使用 cv2.VideoWriter() 函数。这个函数需要传入四个参数：输出视频的路径、编码器的四字符码、帧数（也就是 fps）、视频的大小（也就是图像的宽度和高度）。

最后，我们逐帧写入视频，使用 cv2.VideoWriter.write() 函数。写入完毕后，释放资源。

以上就是使用 Python 的 OpenCV 库实现视频分解与合成的完整攻略和示例代码。