您好,登錄后才能下訂單哦!
Preface
最近在做 video caption 相關,要處理大量視頻。
今天碰到一個問題,就是要將 YoutubeClips 數據集 中的 avi 格式的視頻,將其視頻中的每一幀提取出來。之后用 High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping 提出的 Optical Flow(光流),提取運動的光流特征。
Method 1
方法 1 是最簡單的,用 FFmpeg 工具來完成。
具體的網上有很多這方面的資料,本人只是簡單了解了一下如何使用。如下圖,有一個名為 ffmpeg_test.avi 的視頻:
在當前目錄打開終端,輸入如下命令:
$ffmpeg -i ffmpeg_test.avi frames_%03d.jpg -hide_banner
以上我沒有指定太多的參數,實際上有很多參數可以指定,如起止的時間,幾秒鐘取一幀等等。
輸入即可獲得每一幀。
Method 2
下面就是可以用 cv2 模塊中的 VideoCapture、VideoWriter 來提取了,具體代碼如下:
#! encoding: UTF-8 import os import cv2 import cv videos_src_path = '/home/ou-lc/chenxp/Downloads/Youtube/youtube_select' videos_save_path = '/home/ou-lc/chenxp/Downloads/Youtube/youtube_frames' videos = os.listdir(videos_src_path) videos = filter(lambda x: x.endswith('avi'), videos) for each_video in videos: print each_video # get the name of each video, and make the directory to save frames each_video_name, _ = each_video.split('.') os.mkdir(videos_save_path + '/' + each_video_name) each_video_save_full_path = os.path.join(videos_save_path, each_video_name) + '/' # get the full path of each video, which will open the video tp extract frames each_video_full_path = os.path.join(videos_src_path, each_video) cap = cv2.VideoCapture(each_video_full_path) frame_count = 1 success = True while(success): success, frame = cap.read() print 'Read a new frame: ', success params = [] params.append(cv.CV_IMWRITE_PXM_BINARY) params.append(1) cv2.imwrite(each_video_save_full_path + each_video_name + "_%d.ppm" % frame_count, frame, params) frame_count = frame_count + 1 cap.release()
在最后,我將每一幀保存為 PPM 格式。因為我需要調用之前的 optical flow 論文中的 of 程序,來提取 optical flow image(光流圖)。
保存時,根據 opencv 的 Doc:OpenCV 2.4.9 cv2.imwrite,其參數的指定方式如上。一開始在這里跌了好幾個跟頭,因為不知道如何將參數正確的指定。
Reference
http://stackoverflow.com/questions/33311153/python-extracting-and-saving-video-frames
http://stackoverflow.com/questions/12216333/opencv-imread-imwrite-increases-the-size-of-png
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。