番外2. OpenCV 中摄像头捕获与视频处理与常见问题解决方案

梦想橡皮擦 发表于 2021/09/25 19:54:07 2021/09/25
【摘要】 本系列专栏写作方式本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式,快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。 2. OpenCV 中摄像头捕获与视频处理OpenCV 除了应用在图像处理领域外,还会应用到视频处理领域,接下来我们就将学习到,如何通过Python OpenCV 对摄像头捕获或者视频文件进行处理。视频文件将从三个方向入手,分别是读取文件,显示视频,保存视频。本文将为你核心解...

本系列专栏写作方式

本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式,快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。

2. OpenCV 中摄像头捕获与视频处理

OpenCV 除了应用在图像处理领域外,还会应用到视频处理领域,接下来我们就将学习到,如何通过Python OpenCV 对摄像头捕获或者视频文件进行处理。

视频文件将从三个方向入手,分别是读取文件,显示视频,保存视频。

本文将为你核心解决以下2个函数:cv2.VideoCapturecv2.VideoWrite,基于这2个函数,会衍生出其它相关函数,具体参照下文。

在 OpenCV 中操作摄像头相关注意事项和解决方案

摄像头相较于视频,差异在一个是实时图像,一个是既定内容。如果想要捕获到视频,用到的是cv2.VideoCapture 函数,该函数的第一个参数是设备的索引号,如果你使用的是笔记本电脑,默认一般是0,表示的内置摄像头,如果链接了外置,可以修改该数字即可。

最简单的测试代码如下:

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    # 转变成灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow("frame", gray)
    if cv2.waitKey() & 0xFF == ord("x"):
        break

# 关闭摄像
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码在运行时,如果你电脑未安装摄像头或者驱动异常,都会导致报错,例如下述BUG

error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

该问题虽然报错出现在 cv2.cvtColor函数,但是原因是 frame 为空,即cap.read()读取失败导致的。

这里在实际编码过程中,需要增加一个判断,cap.read() 函数会返回一个状态布尔值,如果读取到数据,返回真,否则返回假,测试如下代码(下述代码的停止,需要按键盘上的CTRL+C ):

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    print(ret)

# 关闭摄像
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

测试完毕之后,我们修改本文一开始的代码,让其更加健壮。

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 转变成灰度图
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow("frame", gray)
        # pass ...

这里存在一个常见,但是及容易被忽视的问题,就是很多时候,我们并不知道电脑上有没有摄像头,或者摄像头的设备号,该如何进行操作

你可以按照下述代码进行检测:

import cv2
import numpy as np


for cn_num in range(0, 5):
    cap = cv2.VideoCapture(cn_num)
    if cap.isOpened():
        break

以上代码运行的原理是,按照顺序依次打开设备 0~5,当发现摄像头被成功打开,返回跳出。

上述代码还提及了一个新的函数 cap.isOpened,该函数用来检测摄像头是否初始化(能被打开),初始化成功返回 True。

在 OpenCV 中操作视频文件相关注意事项和解决方案

其实操作视频文件与操作摄像头操作基本一致,唯一修改的就是cv2.VideoCapture 函数设备号即可。

这里将设备号修改为视频文件路径。

接下来,我们先看一段代码,认识基本用法。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中最需要注意的一个地方,不是 cv2.VideoCapture(‘test.mp4’) 函数读取文件,而是 cv2.waitKey(25),这个地方需要设置好对应的视频,如果数值特别小,例如 1,视频就会快速播放,设置太高播放又会变慢,一般建议设置为 25

当然,上述代码注释的部分,如果取消,就会变成一个灰度视频。

甚至可以直接将视频进行翻转,用到函数为:cv2.flip(frame, 0)

import numpy as np
import cv2 

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        frame = cv2.flip(frame, 0)

        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(25) & 0xFF == 27:
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码运行如下:

接下来我们用视频来学习一下一些操作属性的方法。

cv2.VideoCapture.get(propId) 可以访问视频的某些功能,其中 propId 是一个从0到18的数字,每个数字表示视频的属性。

取值清单如下(该清单只作为查询参考使用):

  • 0 - cv2.CAP_PROP_POS_MSEC: 视频文件的当前位置(ms);
  • 1 - cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES:从0开始索引帧,帧位置;
  • 2 - cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO:视频文件的相对位置(0表示开始,1表示结束);
  • 3 - cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH:视频流的帧宽度;
  • 4 - cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT: 视频流的帧高度;
  • 5 - cv2.CAP_PROP_FPS:帧率;
  • 6 - cv2.CAP_PROP_FOURCC : 编解码器四字符代码;
  • 7 - cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT :视频文件的帧数;
  • 8 - cv2.CAP_PROP_FORMAT:retrieve()返回的Mat对象的格式;
  • 9 - cv2.CAP_PROP_MODE :后端专用的值,指示当前捕获模式;
  • 10 - cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS :图像的亮度,仅适用于支持的相机;
  • 11 - cv2.CAP_PROP_CONTRAST :图像对比度,仅适用于相机;
  • 12 - cv2.CAP_PROP_SATURATION:图像饱和度,仅适用于相机;
  • 13 - cv2.CAP_PROP_HUE:图像色调,仅适用于相机;
  • 14 - cv2.CAP_PROP_GAIN:图像增益,仅适用于支持的相机;
  • 15 - cv2.CAP_PROP_EXPOSURE:曝光,仅适用于支持的相机;
  • 16 - cv2.CAP_PROP_CONVERT_RGB:布尔标志,指示是否应将图像转换为RGB;
  • 17 - cv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE:目前不支持;
  • 18 - cv2.CAP_PROP_RECTIFICATION:立体摄像机的整流标志。

有了上述清单,可以获取视频较多的属性值了,例如获取宽度与高度。

cap = cv.VideoCapture('test.mp4')
print("宽度:%s,高度:%s" % (cap.get(3), cap.get(4)))

get 方法,对应的就存在 set 函数,函数原型如下:

cap.set(propId,value) # 进行修改,value 是修改后的值

但这个地方要注意下,上面 set 函数只对采集摄像头有用,如果读取的是视频文件,上述内容就不在起作用了。

如果你还是希望实现修改视频文件的窗口大小,那可以使用下述方案。

cv2.namedWindow("frame", 0)
cv2.resizeWindow("frame", 800,300)

如果想希望查看视频播放的当前位置、帧率、帧数,可以直接使用下述代码。

time = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

当然,使用属性值也可以。

time = cap.get(0)
fps = cap.get(5)
total_frames = cap.get(7)

在 OpenCV 中捕获视频并保存

图片的保存使用函数 cv2.imwrite即可实现,但视频保存,需要与cv2.VideoCapture对应着,创建一个 VideoWriter对象,而且还需要确定文件的名称,视频 FourCC 编码,频率,帧大小,isColor标签,该标签如果为 True 则保存彩色图,否则是灰度图。

首先对 FourCC 进行一下说明,该编码是一个4字节码,表示的是视频编码格式。

例如对于 MJPG,它有两种写法。

注意这是 OpenCV 3 写法,网上现在大多数博客都是 OpenCV 2 写法。

cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')
cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')

常见编码说明:

  • MJPG编码器编码的视频非常大;
  • X264 编码器编码的视频很小;
  • XVID编码器优先选择,质量较高且体积较小。

cv2.VideoWriter函数原型如下:

cv2.VideoWriter( filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor] )

相关参数:

  • filename:视频保存文件名称;
  • fourcc:视频编解码器的4字节代码;
  • fps:帧率;
  • frameSize:帧大小;
  • isColor:如果为True,则视频为彩色,否则为灰度视频,默认为True。

测试代码如下,代码之后跟相关问题的说明。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")

width = int(cap.get(3))
height = int(cap.get(4))
fps = cap.get(5)

# FourCC 编码是 XVID
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter("test1.avi", fourcc, fps, (width, height))

while 1:
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    else:
        # 对每一帧都进行处理
        # frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        out.write(frame)
        cv2.imshow("video", frame)
        k = cv2.waitKey(25) & 0xFF 
        if k == 27:
            break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

在调用函数 cv2.VideoWriter("test1.avi", fourcc, fps, (width, height)) 的时候,注意需要 (width, height) 必须是整数,需要强制转换一下。

其中 20 是 fps ,如果想保存成灰度视频,按照下述代码修改即可。

out = cv2.VideoWriter("test1.avi", fourcc, fps, (width, height),False)
# ......
# 注意在读取每一帧的时候,都要转换成灰度图
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# ......

如果在编码时出现如下错误,注意是 frameSize 参数设置的问题

VideoWriter() missing required argument 'frameSize' (pos 5)

对应的代码位置按照如下修改即可

out = cv2.VideoWriter("test1.avi", fourcc, fps, (int(width), int(height)))

下一个常见的问题是,如果不是读取视频文件,直接采集的摄像头数据,使用 fps = cap.get(5) 是无法获取到具体的 fps 值的,此时只能进行手动设定。

该值的设定需要依据自己电脑的配置,一般设置为10~20即可。

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