1、數(shù)據(jù)集簡述：
雖然有主流龐大的COCO、VOC數(shù)據(jù)集，但是科研人員仍需要特殊領(lǐng)域要求的數(shù)據(jù)集，所以采用人工實地采集的方式進(jìn)行收集數(shù)據(jù)集圖像；通過拍照收集圖像過于繁瑣，所以通常是將攝像頭無規(guī)則的移動旋轉(zhuǎn)以及遠(yuǎn)近拉縮，進(jìn)而錄制視頻；再通過視頻抽幀的方式得到大量的圖像，再將這些圖像進(jìn)行人工標(biāo)注處理。
博主通過一個水下錄制視頻為例子，當(dāng)這類圖像在網(wǎng)上鮮有存在時，要求有關(guān)技術(shù)人員進(jìn)行實拍采集，下圖即為采集得到的視頻。
為了避免不符合項目要求的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，博主要求技術(shù)人員在錄制視頻時最大程度地讓攝像頭進(jìn)行移動、旋轉(zhuǎn)以及遠(yuǎn)近調(diào)節(jié)等；這樣抽幀后的圖像更具有泛化性。
2、代碼介紹：
下面是采用以幀數(shù)為間隔的方法進(jìn)行視頻抽幀，博主個人認(rèn)為這樣子的方式調(diào)節(jié)間隔更加方便，更符合個人習(xí)慣。
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture("D:/Download/ANMR0005.mp4") # 獲取視頻對象
isOpened = cap.isOpened # 判斷是否打開
# 視頻信息獲取
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
imageNum = 0
sum=0
timef=15 #隔15幀保存一張圖片
while (isOpened):
sum+=1
(frameState, frame) = cap.read() # 記錄每幀及獲取狀態(tài)
if frameState == True and (sum % timef==0):
# 格式轉(zhuǎn)變，BGRtoRGB
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 轉(zhuǎn)變成Image
frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
frame = np.array(frame)
# RGBtoBGR滿足opencv顯示格式
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
imageNum = imageNum + 1
fileName = 'D:/Download/video_image/image' + str(imageNum) + '.jpg' # 存儲路徑
cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])
print(fileName + " successfully write in") # 輸出存儲狀態(tài)
elif frameState == False:
break
print('finish!')
cap.release()
3、代碼效果：
pycharm運行py文件后結(jié)果框顯示的內(nèi)容：
視頻抽幀得到的圖像保存至指定的文件夾：
抽幀得到的圖片示例：
4、相關(guān)說明： ①本代碼依據(jù)錄制視頻、對opencv的理解以及大佬的項目代碼靈感進(jìn)行編寫；
大佬的項目代碼地址
②本數(shù)據(jù)集屬于私人閉源，不公開。
到此這篇關(guān)于python+opencv實現(xiàn)視頻抽幀的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python opencv視頻抽幀內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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