Pyqt5+OpenCV 实现读取视频数据的方法

介绍

在本教程中，我们将介绍如何使用 Pyqt5和 OpenCV 库来实现读取视频数据的方法。

Pyqt5 是 Python 的图形化用户界面库，OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，同时也是 Python 中一个很有用的库。通过这两个库的配合，我们可以轻松的实现图形化界面下的视频数据的读取和处理。

准备工作

在开始之前，需要确保已经安装了 Pyqt5 和 OpenCV。

!pip install pyqt5 opencv-python

实现代码

实现读取视频数据主要有两种方法：
1. 使用 OpenCV 本身的 VideoCapture 方法，可以获得视频中的帧数据，再将帧数据转换成 PyQt5 的 QPixMap 即可。
2. 使用 Pyqt5 的 QMediaPlayer 方法，可以直接读取视频文件并在界面上播放。

方法一：使用 OpenCV 方法读取视频数据

import sys
import cv2
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer


class VideoPlayer(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle("Video Player")
        self.setGeometry(100, 100, 500, 500)

        # 创建标签，用于显示视频
        self.label = QLabel(self)
        self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter)

        # 使用垂直布局
        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.label)

        self.setLayout(layout)

        # 打开视频文件
        self.cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")

        # 设置定时器，以每秒 30 帧的速率更新视频
        self.timer = QTimer()
        self.timer.timeout.connect(self.update_frame)
        self.timer.start(33)

    def update_frame(self):
        # 读取视频帧
        ret, frame = self.cap.read()

        if ret:
            # 将 OpenCV 的 BGR 格式转换成 RGB 格式
            rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            # 将视频帧转换成 QImage 格式
            h, w, ch = rgb_frame.shape
            bytes_per_line = ch * w
            q_image = QImage(rgb_frame.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)

            # 将 QImage 转换成 QPixmap 并显示出来
            self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(q_image))


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    player = VideoPlayer()
    player.show()
    sys.exit(app.exec_())

方法二：使用 Pyqt5 QMediaPlayer 方法读取视频数据

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout
from PyQt5.QtMultimedia import QMediaPlayer, QMediaContent
from PyQt5.QtMultimediaWidgets import QVideoWidget


class VideoPlayer(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.setWindowTitle("Video Player")
        self.setGeometry(100, 100, 500, 500)

        # 创建视频播放组件
        video_player = QVideoWidget(self)

        # 使用垂直布局
        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(video_player)

        self.setLayout(layout)

        # 创建播放器对象
        self.player = QMediaPlayer()
        self.player.setVideoOutput(video_player)

        # 设置视频源
        url = "test.mp4"
        content = QMediaContent(url)
        self.player.setMedia(content)

    def play(self):
        self.player.play()


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    player = VideoPlayer()
    player.show()
    player.play()
    sys.exit(app.exec_())

总结

通过 Pyqt5 和 OpenCV，我们可以轻松地实现视频数据在图形化界面下的读取和播放。无论是使用 OpenCV 的 VideoCapture 方法还是 Pyqt5 的 QMediaPlayer 方法，通过本文我们可以了解到各自的实现方法和注意事项。