Python实现图片和视频的相互转换

 更新时间:2021年12月18日 09:24:30   作者:小小凡sir  
有时候我们需要把很多的图片合成视频,或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频;也有时候需要把视频裁剪成图片,进行后续操作。这篇文章就将为大家介绍如何通过Python实现图片和视频的相互转换,需要的可以参考一下

使用背景

有时候我们需要把很多的图片合成视频,或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频;

也有时候需要把视频裁剪成图片,进行后续操作。

这里提供两种方法,一是视频转图像;二是图像转视频。 

一、视频转图像

有时候我们需要把文件夹中的视频按照一定的帧率截取图片,如一秒取三张,为了实现这一需求,我特地编写了代码实现,并且附上了十分详细的说明,为了方便大家改代码实现自己需求(主要为了照顾刚学python的或者只需要用这一需求的小伙伴),本博文的特点如下:

  • 直接改变输入文件夹和输出文件夹的位置,就可以实现功能
  • 输出的图片能按照一定格式命名,这里是以20210823_0001命名
  • 逐一遍历文件夹中视频,序号之间可以连续(也可不连续,需要改代码)
  • 利用双线性插值方法,就算图片变大了,也能保证分辨率(关于双线性,这里只是调用opencv方法实现,具体实现代码和原理可看我下一篇博文)
  • 代码解释十分详细,一看就懂

十分详细代码实现

首先先说明需要自己修改的参数,代码如下:

filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111' #视频文件夹所在目录
data='20210823'   #要是储存的文件为20210823_0001格式,则为前半部分
save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/'  #储存图片的文件夹的地址
timeF = 6   #根据一秒取多少帧设置,比如我的视频是24帧/秒,取6则一秒取三张
kernal=(700,700)  #设置输出的大小,根据自己需求设置

然后再设置一个方法,来储存截取后的图片:

def saveImage(image,SaveAddress,num):  #image为读取的图片,SaveAddress为需要存的地址,num为截取图片时候记录的序号
    address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg'   #这里设置输出格式
    cv2.imwrite(address,image) #这里为存图片

之后读取文件夹:

pathDir = os.listdir(filepath)
i=0
j=0
for allDir in pathDir:  #遍历文件夹中的每一个视频
    videopath =filepath+'/'+ allDir
    videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath)  #输入绝对路径
    untill,picture=videoCapture.read()  #读取视频,视频读取完的时候,返回的untill为False,表示视频读取完毕
    while untill:
        i+=1
        if (i%timeF==0):    #根据原视频的帧率看截图图片的频率
            j+=1
            picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR)  #这里调用了opencv中的双线性插值法,要是图片增加很快,保证了图片精度
            saveImage(picture,save_filename,j)  #调用我们之前描述的方法
            pass
        untill, picture = videoCapture.read()  #再次看视频是否结束,结束了则until为False

将上诉代码结合后,最终程序如下所示:

import cv2
import os

i = 0
j = 0
pathDir = os.listdir(filepath)
filepath = 'C:/Users/ZFG/Desktop/1111'
data='20210823'
save_filename='C:/Users/ZFG/Desktop/2222/'
timeF = 6
kernal=(700,700)
def saveImage(image,SaveAddress,num):
    address= SaveAddress+data+'_'+str(num).zfill(4)+'.jpg'
    cv2.imwrite(address,image)
for allDir in pathDir:
    videopath =filepath+'/'+ allDir
    videoCapture=cv2.VideoCapture(videopath)
    untill,picture=videoCapture.read()
    while untill:
        i+=1
        if (i%timeF==0):
            j+=1
            picture=cv2.resize(picture,kernal,cv2.INTER_LINEAR)
            saveImage(picture,save_filename,j)
            pass
        untill, picture = videoCapture.read()

最后看下效果吧:

第一张图是文件夹中的视频,帧率是24帧/秒,第二张图是一秒取三张图片后,图片储存在文件夹中的图。

二、图像转视频

有时候我们需要把很多的图片合成视频,或者说自己写一个脚本去加快或者放慢视频。我写这个的目的,是因为我有一个模型只能处理图片,但是我想看视频的处理效果,于是我先视频变成图片,然后处理好后把图片变成视频,这样就解决需求啦~

十分详细代码实现

首先先说明需要自己修改的参数,代码如下:

if __name__ == '__main__':
    im_dir = ' '  # 图片帧存放路径,这里写一个文件夹
    dir_list=os.listdir(im_dir)
    fps = 20  # 设置一个帧率,每秒钟帧数越多,视频就越快
    dir_video=' ' #合成后视频的存放视频
    video_dir = dir_video + '.avi'
    frame2video(im_dir, video_dir, fps)

然后再设置一个方法,来储存截取后的图片:

def frame2video(im_dir, video_dir, fps):
    im_list = os.listdir(im_dir)
    im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0])) 
    img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0]))
    img_size = img.size  # 获得图片分辨率,文件夹下的图片分辨率需要一致,要是不一致可以写一个if函数resize一下~
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # opencv版本是3
    videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)
    for i in im_list:
        im_name = os.path.join(im_dir + i)
        frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1)
        videoWriter.write(frame)
    videoWriter.release()
    print('Done')

大功告成

import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image

def frame2video(im_dir, video_dir, fps):
    im_list = os.listdir(im_dir)
    im_list.sort(key=lambda x: int(x.replace("frame", "").split('.')[0]))
    img = Image.open(os.path.join(im_dir, im_list[0]))
    img_size = img.size 
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # opencv版本是3
    videoWriter = cv2.VideoWriter(video_dir, fourcc, fps, img_size)

    for i in im_list:
        im_name = os.path.join(im_dir + i)
        frame = cv2.imdecode(np.fromfile(im_name, dtype=np.uint8), -1)
        videoWriter.write(frame)

    videoWriter.release()
    print('Done')


if __name__ == '__main__':
    im_dir = ' '
    dir_list=os.listdir(im_dir)
    fps = 20
    dir_video=' '
    video_dir = dir_video + '.avi'
    frame2video(im_dir, video_dir, fps) 

以上就是Python实现图片和视频的相互转换的详细内容,更多关于Python图片和视频相互转换的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • Python线性回归实战分析

    Python线性回归实战分析

    这篇文章主要介绍了Python线性回归实战分析以及代码讲解,对此有兴趣的朋友学习下吧。
    2018-02-02
  • 详解Django+Uwsgi+Nginx 实现生产环境部署

    详解Django+Uwsgi+Nginx 实现生产环境部署

    这篇文章主要介绍了详解Django+Uwsgi+Nginx 实现生产环境部署,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-11-11
  • Python基础详解之邮件处理

    Python基础详解之邮件处理

    这篇文章主要介绍了Python基础详解之邮件处理,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python基础的小伙伴们有非常好的帮助,需要的朋友可以参考下
    2021-04-04
  • pycharm实现增加运行时内存

    pycharm实现增加运行时内存

    这篇文章主要介绍了pycharm实现增加运行时内存方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-02-02
  • Python异步编程之新旧协程的实现对比

    Python异步编程之新旧协程的实现对比

    Python中新旧协程的实现方式在协程发展史上有一段交集,并且旧协程基于生成器的协程语法让生成器和协程两个概念混淆,所以对学习者会造成一定的困扰,本文主要说明两种协程的实现方式的差异,需要的可以了解下
    2024-01-01
  • Python实现多进程之间共享变量

    Python实现多进程之间共享变量

    Python多线程和多进程之间共享变量的方法有所不同,多线程可以直接使用global变量,而多进程则需要使用multiprocessing库中的Value、Array、Queue等或Manager模块,Pool进程池中进程间共享变量时,必须使用Manager模块,在共享list时,不能直接赋值
    2024-11-11
  • 如何用Python生成二维码、解析二维码

    如何用Python生成二维码、解析二维码

    这篇文章主要介绍了如何用Python生成二维码、解析二维码,帮助大家更好的理解和学习使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2021-03-03
  • python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

    python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

    这篇文章主要给大家介绍了关于python中matplotlib实现最小二乘法拟合的相关资料,文中通过示例代码详细介绍了关于最小二乘法拟合直线和最小二乘法拟合曲线的实现过程,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
    2017-07-07
  • python向字符串中添加元素的实例方法

    python向字符串中添加元素的实例方法

    在本篇文章里小编给大家分享了关于python向字符串中添加元素的实例方法以及相关知识点内容,有需要的朋友们跟着学习参考下。
    2019-06-06
  • Pytorch中的Tensorboard与Transforms搭配使用

    Pytorch中的Tensorboard与Transforms搭配使用

    这篇文章主要介绍了Pytorch中的Tensorboard与Transforms搭配使用,主要是结合了前两篇文章的的一个小练习,感兴趣的小伙伴可以来练习一下,希望对你的学习有所帮助
    2021-12-12

最新评论