这篇教程python+opencv实现视频抽帧示例代码写得很实用，希望能帮到您。
1、数据集简述： 虽然有主流庞大的COCO、VOC数据集，但是科研人员仍需要特殊领域要求的数据集，所以采用人工实地采集的方式进行收集数据集图像；通过拍照收集图像过于繁琐，所以通常是将摄像头无规则的移动旋转以及远近拉缩，进而录制视频；再通过视频抽帧的方式得到大量的图像，再将这些图像进行人工标注处理。 博主通过一个水下录制视频为例子，当这类图像在网上鲜有存在时，要求有关技术人员进行实拍采集，下图即为采集得到的视频。 
为了避免不符合项目要求的数据增强，博主要求技术人员在录制视频时最大程度地让摄像头进行移动、旋转以及远近调节等；这样抽帧后的图像更具有泛化性。 2、代码介绍：下面是采用以帧数为间隔的方法进行视频抽帧，博主个人认为这样子的方式调节间隔更加方便，更符合个人习惯。 import cv2from PIL import Imageimport numpy as npcap = cv2.VideoCapture("D:/Download/ANMR0005.mp4") # 获取视频对象isOpened = cap.isOpened # 判断是否打开# 视频信息获取fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)imageNum = 0sum=0timef=15 #隔15帧保存一张图片while (isOpened): sum+=1 (frameState, frame) = cap.read() # 记录每帧及获取状态 if frameState == True and (sum % timef==0): # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 fileName = 'D:/Download/video_image/image' + str(imageNum) + '.jpg' # 存储路径 cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100]) print(fileName + " successfully write in") # 输出存储状态 elif frameState == False: breakprint('finish!')cap.release()3、代码效果：pycharm运行py文件后结果框显示的内容： 
视频抽帧得到的图像保存至指定的文件夹： 
抽帧得到的图片示例： 
4、相关说明： ①本代码依据录制视频、对opencv的理解以及大佬的项目代码灵感进行编写； 大佬的项目代码地址 ②本数据集属于私人闭源，不公开。 到此这篇关于python+opencv实现视频抽帧的文章就介绍到这了,更多相关python opencv视频抽帧内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
用Python将GIF动图分解成多张静态图片
用Python创建简易网站图文教程 |
