Python+OpenCV4:读写输入和输出的简单实践(图片视频摄像头)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python+OpenCV4:读写输入和输出的简单实践(图片视频摄像头)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

典型的文件处理流程如下:

技术图片

利用命令行参数

sys.argv

命令行参数是读取文件时常用的方式。

命令行参数保存在 sys.argv 的列表中,列表的第一个元素是脚本名称,后面的元素是命令行参数

技术图片

 

通过以下脚本 sys_argv.py 可以熟悉命令行参数的获取:

1 import sys
2 
3 print(f运行的脚本名是:sys.argv[0])
4 print(fsys.argv 列表的长度是:len(sys.argv))
5 print(f该脚本的参数是:sys.argv[1:])

运行命令  python sys_argv.py 666 yu  可以得到以下输出:

运行的脚本名是:sys_argv.py
sys.argv 列表的长度是:3
该脚本的参数是:[‘666‘, ‘yu‘]

argparse

当程序比较复杂时,我们一般不会直接使用 sys.argv,而应该使用 Python 的标准库 argparse

argparse 做了一些封装。使用 argparse,程序可以识别需要哪些参数,如何解析参数,以及提供帮助信息和使用信息,也提供自动化的错误信息。

下面是使用 argparse 的示例:

 1 import argparse
 2 
 3 # 创建 ArgumentParser 对象,参数会自动保存到该对象中
 4 # description 在使用 -h/--help 的时候会显示这个文本
 5 parser = argparse.ArgumentParser(description=某图像处理)
 6 
 7 # 添加参数
 8 # 第一个参数是给 parser 添加的变量
 9 # type 指定类型
10 # help 解释参数
11 parser.add_argument(image, type=str, help=图像路径)
12 
13 # 调用 parse_args() 可以获取参数
14 args = parser.parse_args()
15 print(args.image)

运行命令  python argparse_demo.py ../data/yiquan.jpeg ,可以输入:

../data/yiquan.jpeg

更多关于 argparse 的用法参考:argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands

读写图片

读入图片

一个利用参数读取图片的例子:

 1 """
 2 读取图片
 3 """
 4 import argparse
 5 import cv2
 6 
 7 # 创建 ArgumentParser 对象
 8 parser = argparse.ArgumentParser()
 9 
10 # 添加参数,默认类型是字符串
11 parser.add_argument(path_image, help=图像路径)
12 
13 # 解析参数
14 args = parser.parse_args()
15 
16 # 根据图像路径加载输入图像
17 image = cv2.imread(args.path_image)
18 cv2.imshow(loaded image, image)
19 cv2.waitKey(0)
20 cv2.destroyAllWindows()

输入命令  python argparse_load_image.py ../data/yiquan.jpeg ,可以显示图片。

技术图片

 

读入/处理/写入图片

标准的图像处理流程有读取、处理、保存,以下是一个该流程的简单示例:

 1 """
 2 读入/处理/写入图片
 3 运行脚本 python argparse_load_processing_save_image.py [path_image_input] [path_image_output]
 4 """
 5 import argparse
 6 import cv2
 7 
 8 parser = argparse.ArgumentParser()
 9 
10 parser.add_argument(path_image_input, help=图像输入的路径)
11 
12 parser.add_argument(path_image_output, help=图像输出的路径)
13 
14 args = parser.parse_args()
15 
16 image_input = cv2.imread(args.path_image_input)
17 
18 # 把彩色图片变为灰度图片
19 gray_image = cv2.cvtColor(image_input, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
20 
21 cv2.imshow(gray image, gray_image)
22 
23 # 保存处理后的文件
24 cv2.imwrite(args.path_image_output, gray_image)
25 
26 cv2.waitKey(0)
27 
28 cv2.destroyAllWindows()

运行脚本后的效果如下:

技术图片

 

并且在参数指定的目录保存一张 result.jpeg 图片。

读取摄像头数据和视频文件

读取+处理

OpenCV 的 cv2.VieoCapture 可以根据不同源(如图像序列、视频文件、摄像头),进行视频捕捉。

 1 """
 2 读取摄像头数据
 3 处理数据并且展示数据
 4 """
 5 import argparse
 6 import cv2
 7 
 8 parser = argparse.ArgumentParser()
 9 
10 parser.add_argument(index_camera, type=int, help=摄像头编号)
11 
12 args = parser.parse_args()
13 
14 capture = cv2.VideoCapture(args.index_camera)
15 
16 # 获取 capture 的一些属性
17 frame_width = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
18 frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
19 fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
20 print(frame_width, frame_height, fps)
21 
22 if capture.isOpened() is False:
23     print(Error openning the camera)
24 
25 while capture.isOpened():
26     ret, frame = capture.read()
27 
28     if ret:
29         # 显示摄像头捕获的帧
30         cv2.imshow(Input frame from the camera, frame)
31 
32         # 把摄像头捕捉到的帧转换为灰度
33         gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
34 
35         # 显示处理后的帧
36         cv2.imshow(Grayscale input camera, gray_frame)
37 
38         # cv2.waitKey()这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发
39         # 如果用户没有按下按键,则继续等待(循环)
40         if (cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord(q):
41             break
42     else:
43         break
44 
45 capture.release()
46 cv2.destroyAllWindows()

注意运行脚本的时候不要在 IDE 下运行,尽量在终端上直接运行。比如我在 PyCharm 里运行,就出现了以下错误:

Abort trap: 6

在终端上运行脚本可以解决该问题。注意需要设置摄像头参数(比如 0): python read_camera.py 0 。

(cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord(‘q‘)  这条命令的含义可以参考 What‘s 0xFF for in cv2.waitKey(1)? 中的回答。

成功运行脚本之后,可以出现两个窗口,一个是捕捉摄像头的窗口,另一个是处理成灰度图像的窗口。点击 q 键可以退出应用。

保存某一帧到硬盘

稍加修改,可以在按 c 键的时候,把某时刻的帧保存在硬盘上。

 1 """
 2 读取摄像头数据
 3 处理数据并且展示数据
 4 """
 5 import argparse
 6 import cv2
 7 
 8 parser = argparse.ArgumentParser()
 9 
10 parser.add_argument(index_camera, type=int, help=摄像头编号)
11 
12 args = parser.parse_args()
13 
14 capture = cv2.VideoCapture(args.index_camera)
15 
16 # 获取 capture 的一些属性
17 frame_width = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
18 frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
19 fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
20 print(frame_width, frame_height, fps)
21 
22 if capture.isOpened() is False:
23     print(Error openning the camera)
24 
25 frame_index = 0
26 while capture.isOpened():
27     ret, frame = capture.read()
28 
29     if ret:
30         # 显示摄像头捕获的帧
31         cv2.imshow(Input frame from the camera, frame)
32 
33         # 把摄像头捕捉到的帧转换为灰度
34         gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
35 
36         # 显示处理后的帧
37         cv2.imshow(Grayscale input camera, gray_frame)
38 
39         # cv2.waitKey()这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发
40         # 如果用户没有按下按键,则继续等待(循环)
41         if (cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord(q):
42             break
43         if (cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord(c):
44             frame_name = fcamera_frame_frame_index.png
45             gray_frame_name = fgrayscale_camera_frame_frame_index.png
46             cv2.imwrite(frame_name, frame)
47             cv2.imwrite(gray_frame_name, gray_frame)
48             frame_index += 1
49     else:
50         break
51 
52 capture.release()
53 cv2.destroyAllWindows()

读取视频文件

读取视频文件和读取图片文件类似。

在 http://samples.mplayerhq.hu/ 里面找到合适的视频文件。

 1 """
 2 读取视频数据
 3 """
 4 import argparse
 5 import cv2
 6 
 7 parser = argparse.ArgumentParser()
 8 
 9 parser.add_argument(video_path, help=视频文件路径)
10 
11 args = parser.parse_args()
12 
13 capture = cv2.VideoCapture(args.video_path)
14 
15 if capture.isOpened() is False:
16     print(Error openning the video)
17 
18 while capture.isOpened():
19 
20     ret, frame = capture.read()
21     if ret:
22         # 显示摄像头捕获的帧
23         cv2.imshow(Original frame from the video file, frame)
24 
25         # 把摄像头捕捉到的帧转换为灰度
26         gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
27 
28         # 显示处理后的帧
29         cv2.imshow(Grayscale frame, gray_frame)
30 
31         # cv2.waitKey()这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发
32         # 如果用户没有按下按键,则继续等待(循环)
33         if (cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord(q):
34             break
35     else:
36         break
37 
38 capture.release()
39 cv2.destroyAllWindows()

运行脚本: python read_video_file.py ../data/DSCF1928_fish.AVI 。

我所使用的测试视频文件在这里下载。

技术图片

 

保存一个视频文件

使用 cv2.VideoWriter 可以写入视频文件。

FPS 是一个很重要的指标,它表示每秒处理多少个帧。FPS 越大往往视频的流畅度就越高。

视频编码(video code)用于压缩和解压一个数字视频。压缩视频格式往往遵循成为视频压缩标准或者视频编码格式的标准。

OpenCV 提供了 FOURCC,用于指定视频编码。此外,视频文件格式用于存储数字视频数据,常见的格式有 AVI(*.avi)、MP4(*.mp4)、QuickTime(*.mov)。

下图显示了使用 cv2.VideoWriter 需要考虑的一些因素。

技术图片

 

以下是使用本地摄像头作为输入,转换为灰度后保存为本地视频文件。

 1 """
 2 接收摄像头参数
 3 然后写入视频文件
 4 """
 5 
 6 import cv2
 7 import argparse
 8 
 9 parser = argparse.ArgumentParser()
10 
11 parser.add_argument("output_video_path", help="path to the video file to write")
12 args = parser.parse_args()
13 
14 capture = cv2.VideoCapture(0)
15 
16 frame_width = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
17 frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
18 fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
19 print(fCV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH: frame_width)
20 print(fCV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT: frame_height)
21 print(fCAP_PROP_FPS: fps)
22 
23 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*XVID)
24 
25 # 最后一个参数指是否使用彩色图像
26 out_gray = cv2.VideoWriter(args.output_video_path, fourcc, int(fps), (int(frame_width), int(frame_height)), False)
27 
28 while capture.isOpened():
29 
30     ret, frame = capture.read()
31     if ret is True:
32 
33         gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
34 
35         out_gray.write(gray_frame)
36 
37         cv2.imshow(gray, gray_frame)
38         if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(q):
39             break
40     else:
41         break
42 
43 capture.release()
44 out_gray.release()
45 cv2.destroyAllWindows()

输入命令  python write_video_file.py ./my_video.mp4 ,会出现一个窗口,点击 q 退出,最后保存一个 my_video.mp4 文件。

原文作者:雨先生
原文链接:https://www.cnblogs.com/noluye/p/11446146.html 
许可协议:知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议

参考

 

以上是关于Python+OpenCV4:读写输入和输出的简单实践(图片视频摄像头)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python之文件读写

Python异常和文件读写

Python csv模块(读写文件)

Python 进阶02 文本文件的输入输出

python基础之文件操作

Python进阶02 文本文件的输入输出