python读取视频流提取视频帧的两种方法

针对“python读取视频流提取视频帧的两种方法”，我们可以分别采用以下两种方法进行处理：

方法一：使用OpenCV库读取视频流并提取视频帧

步骤一：安装OpenCV库

在命令行中执行以下命令即可安装OpenCV库：

pip install opencv-python

步骤二：读取视频流并提取视频帧

import cv2

# 视频文件路径
video_path = "your_video_path"

# 加载视频对象
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 在这里进行视频帧的处理，例如保存视频帧、进行机器学习等
        # 保存视频帧的示例代码如下：
        cv2.imwrite("frame.jpg", frame)
    else:
        break

# 释放视频对象
cap.release()

方法二：使用FFmpeg库读取视频流并提取视频帧

步骤一：安装FFmpeg库

在命令行中执行以下命令即可安装FFmpeg库：

pip install ffmpeg-python

步骤二：读取视频流并提取视频帧

import ffmpeg

# 视频文件路径
video_path = "your_video_path"

# 读取视频流
probe = ffmpeg.probe(video_path)
video_stream = next((stream for stream in probe['streams'] if stream['codec_type'] == 'video'), None)
if video_stream is None:
    raise Exception("No video stream found")
video_duration = float(video_stream['duration'])
in_fps = float(video_stream['avg_frame_rate'].split('/')[0])

# 提取视频帧
process = (
    ffmpeg
    .input(video_path)
    .output('pipe:', format='rawvideo', pix_fmt='rgb24')
    .run_async(pipe_stdout=True)
)

while True:
    in_bytes = process.stdout.read(1920 * 1080 * 3)
    if not in_bytes:
        break
    # 将视频帧转化为图像格式
    in_frame = (
        np
        .frombuffer(in_bytes, np.uint8)
        .reshape([-1, 1080, 3])
    )
    # 将视频帧通过numpy转化为图片保存到本地
    img = Image.fromarray(in_frame[0], 'RGB')
    img.save('frame.jpg')
    print(f"Extracted frame at: {process.get_pts_time() / video_duration}")

# 释放资源
process.stderr.close()

通过上述两种方法，我们可以实现读取视频流并提取视频帧的操作。其中，方法一的OpenCV库可以实现简单的读取针对已知格式的视频流，并支持对视频帧进行常见的的处理和分析，方法二的FFmpeg库则支持读取更多格式的视频流，并可通过调用FFmpeg的接口来实现更多的音视频处理功能。