python视频帧提取与转换

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发布时间：2020-01-16

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技术：python+opencv

概述

本文主要介绍使用python的OpenCV库对视频的处理。使用OpenCV获取视频的分辨率，帧率，帧数等信息，然后提取视频的每一帧图像，把其转换为1bit或2bit位图，并按照一定的格式保存成文件，最后通过程序读取该文件并播放。本文提供的视频转换功能主要应用与嵌入式LCD液晶显示器的视频播放功能，例如 [使用LCD12864屏幕播放BadApple](), [使用LCD12864屏幕播放电影变形金刚-预告](), 当然也可以用于格式转换，视频处理等功能。本文提供的视频转换功能支持`8bit位图`，`2bit位图`，和`1bit位图`三种格式。三种格式的区别和文件格式见下文。 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效---由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.本文主要使用了OpenCV的视频采集, 图像色域转换, 视频格式转换, 等功能.

详细

# python视频帧提取与转换

## 概述

本文主要介绍使用python的OpenCV库对视频的处理。使用OpenCV获取视频的分辨率，帧率，帧数等信息，然后提取视频的每一帧图像，把其转换为1bit或2bit位图，并按照一定的格式保存成文件，最后通过程序读取该文件并播放。

本文提供的视频转换功能主要应用与嵌入式LCD液晶显示器的视频播放功能，例如 [使用LCD12864屏幕播放BadApple](<https://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MTUyNjI3Mg==.html>), [使用LCD12864屏幕播放电影变形金刚-预告](<https://v.youku.com/v_show/id_XMTM0MDUyNjEwMA==.html>), 当然也可以用于格式转换，视频处理等功能。

本文提供的视频转换功能支持`8bit位图`，`2bit位图`，和`1bit位图`三种格式。三种格式的区别和文件格式见下文。

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库, 可以运行在Linux, Windows, Android和Mac-OS操作系统上. 它轻量级而且高效---由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成, 同时提供了Python, Ruby, MATLAB等语言的接口, 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.本文主要使用了OpenCV的视频采集, 图像色域转换, 视频格式转换, 等功能.

## 准备工作

### 安装 **Python-OpenCV** 库

```bash
pip install opencv-python -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
```

### 安装 **Numpy** 科学计算库

```bash
pip install numpy -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
```

## 视频信息提取

### 打开视频文件

```python
# cap = cv2.VideoCapture(0) # 从摄像头捕获视频
cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_NAME) # 打开视频文件
```

### 获取视频帧率

```python
VIDEO_FPS = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
VIDEO_FPS = int(round(VIDEO_FPS))  # 四舍五入
print("Video FPS:", VIDEO_FPS)
```

### 获取视频帧数

```python
VIDEO_FFRAME = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
VIDEO_FFRAME = int(round(VIDEO_FFRAME))  # 四舍五入
print("Video Frame Count:", VIDEO_FFRAME)
```

### 获取视频帧大小

```python
VIDEO_WIDTH = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
VIDEO_HEIGHT = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
VIDEO_WIDTH = int(round(VIDEO_WIDTH))  # 四舍五入
VIDEO_HEIGHT = int(round(VIDEO_HEIGHT))  # 四舍五入
print("Video Size: (", VIDEO_WIDTH, VIDEO_HEIGHT, ")")

print("LCD Size: (", LCD_WIDTH, LCD_HEIGHT, ")")
```

### 计算图像缩放比例

> 把原始视频缩放为LCD屏幕能容纳的最大分辨率

```python
VIDEO_WSCAL = LCD_WIDTH / VIDEO_WIDTH # 横向缩放比例
VIDEO_HSCAL = LCD_HEIGHT / VIDEO_HEIGHT # 纵向缩放比例
VIDEO_SCAL = min(VIDEO_WSCAL, VIDEO_HSCAL)  # 等比缩放(以横向和纵向缩放中的最小值作为左后的缩放比例，以此保证缩放过后的分辨率不会超过LCD屏幕的大小)
LCD_WIDTH = int(VIDEO_WIDTH * VIDEO_SCAL) # 取整，忽略小数
LCD_HEIGHT = int(VIDEO_HEIGHT * VIDEO_SCAL)# 取整，忽略小数
print("Video Scaling Ratio: (", VIDEO_WSCAL, VIDEO_HSCAL, ")")
print("Resize Video Size To: (", LCD_WIDTH, LCD_HEIGHT, ")")
```

### 转换后的视频文件头信息

```c
typedef struct lcd_video_img_hdr_s
{
    int32_t     flag;           //file flag, "LVIF"，文件标志
    int32_t     video_width;    //video width, 1920，原始视频的横向分辨率
    int32_t     video_height;   //video height, 1080，原始视频的纵向分辨率
    int32_t     lcd_width;      //lcd width, 128，新视频的横向分辨率
    int32_t     lcd_height;     //lcd height, 64，新始视频的纵向分辨率
    int32_t     video_fps;      //video fps, 25，视频的帧率
    int32_t     video_frame;    //video frame count, 875，视频的帧数
    int32_t     pixel_bit;      //每个像素点所占的bit，视频的色彩空间
} lcd_video_img_hdr_t;
```

![转换后的视频文件头信息](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113150257.png)

### 像素格式

#### 8bit位图

![8bit位图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113153730.png)

#### 2bit位图

![2bit位图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113153351.png)

#### 1bit位图

![1bit位图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113153254.png)

### 视频旋转，灰度，缩放

```python
# frame = cv2.flip(frame, 0) # 旋转

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度化

# frame = cv2.resize(frame, None, fx=VIDEO_SCAL, fy=VIDEO_SCAL, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 改变大小,等比缩放
frame = cv2.resize(frame,  (LCD_WIDTH, LCD_HEIGHT),
                   interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 改变大小，按尺寸缩放
```

### 循环处理视频帧

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

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度化

# frame = cv2.resize(frame, None, fx=VIDEO_SCAL, fy=VIDEO_SCAL, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 改变大小,等比缩放
        frame = cv2.resize(frame,  (LCD_WIDTH, LCD_HEIGHT),
                           interpolation=cv2.INTER_CUBIC)  # 改变大小，按尺寸缩放

# print("Img Size: ", frame.shape)

# print(frame.dtype)
        # print(frame.shape[0], frame.shape[1])

# 显示视频帧
        cv2.imshow(VIDEO_NAME, frame)

# 写入镜像文件
        if LCD_IMAGE_PIXEL_BIT == 8: # 8位色彩空间，256色位图
            LCD_IMAGE_FILE.write(bytearray(frame))
        elif LCD_IMAGE_PIXEL_BIT == 1: # 1位色彩空间，黑白双色位图
            frame = cv2.GaussianBlur(
                frame, ksize=_DEFAULT_GAUSSIAN_BLUR_KERNEL, sigmaX=0)  # 高斯模糊
            _, frame = cv2.threshold(
                frame, 0, 255, _DEFAULT_THRESHOLD_TYPE)  # 二值化

# Time Consuming: 57 seconds

byten = 0
            bytei = 0
            frame.dtype = np.bool
            arrya_x = math.ceil(LCD_WIDTH / 8)
            array_y = LCD_HEIGHT  # array_y = math.ceil(LCD_HEIGHT / 8)
            byte_arry = np.zeros((arrya_x*array_y), dtype=np.uint8)

for y in range(LCD_HEIGHT):  # range(frame.shape[0]):
                for x in range(LCD_WIDTH):  # range(frame.shape[1]):
                    # print(byte_arry[byten])
                    if ((x % 8) == 0) and (x != 0):
                        byte_arry[bytei] = byten
                        bytei += 1
                        byten = 0

byten = byten << 1
                    if frame[y][x] != False:
                        byten = byten | 1
                    else:
                        pass
                    # print(bytei, byten)
                byte_arry[bytei] = byten
                bytei += 1
                byten = 0

# print(byte_arry.size, byten)
            LCD_IMAGE_FILE.write(bytearray(byte_arry))
        elif LCD_IMAGE_PIXEL_BIT == 2:# 2位色彩控件，黑白灰四色位图
            # Time Consuming: 57 seconds

byten = 0
            bytei = 0
            frame.dtype = np.uint8

array_page = math.ceil(LCD_HEIGHT / LCD_IMAGE_COLOUR_DEPTH)
            array_x = LCD_WIDTH
            array_y = array_page
            byte_arry = np.zeros((array_x*array_y), dtype=np.uint8)

for page in range(array_page):
                for x in range(LCD_WIDTH):
                    byten = 0
                    for i in range(LCD_IMAGE_COLOUR_DEPTH):
                        y = (page * LCD_IMAGE_COLOUR_DEPTH) + i
                        if y >= LCD_HEIGHT:
                            col = 0
                        else:
                            col = lcdCvtGrayColor(
                                frame[y][x], LCD_IMAGE_COLOUR_DEPTH)
                        # print("x, y, page, col0 = ", x, y, page, col)
                        '''
                        BIT_MAP: | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | 0 |
                        Y_DOT  : |   0   |   1   |   2   |   3   |
                        '''
                        bitmv = LCD_IMAGE_COLOUR_DEPTH - i - 1
                        # col = (col << (2 * bitmv))
                        col = col * math_pow(2, bitmv * 2)
                        # print("x, y, page, col1 = ", x, y, page, col)
                        byten = (byten + col)
                    byte_arry[bytei] = byten
                    # print("byte_arry.size, bytei, byten = ", byte_arry.size, bytei, byten)
                    bytei += 1
                    byten = 0
            LCD_IMAGE_FILE.write(bytearray(byte_arry))
        else:
            pass
        frmcnt += 1
        # print("Frame Count:", frmcnt)
        # 显示进度
        print("#", end="", flush=True)
        process_bar += 1
        if process_bar >= 60:  # 大于60换行
            process_bar = 0
            print("")
    else:
        break

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
    # cv2.waitKey(1)
```

## 运行方法

使用LedSimulator工具打开转换后的bin格式视频文件，观看播放效果，同时也可以把bin格式视频文件导入到LCD192x96液晶屏上播放。

本文提供的LedSimulator工具仅支持192x96 2bit格式文件的播放，源代码请关注后续demo。

## 程序运行截图

![程序运行截图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113155151.png)

![程序运行截图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113155215.png)

![转换结果对比](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113154032.png)

![转换结果对比](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113154132.png)

![转换结果对比](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113154421.png)

## 项目内文件截图

![项目内文件截图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113155325.png)

![项目内文件截图](https://raw.githubusercontent.com/WHJWNAVY/myImage/master/PicGo20200113155407.png)

本实例支付的费用只是购买源码的费用，如有疑问欢迎在文末留言交流，如需作者在线代码指导、定制等，在作者开启付费服务后，可以点击“购买服务”进行实时联系，请知悉，谢谢

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