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(shí)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(dòng)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(gè)水下錄制視頻為例子，當(dāng)這類圖像在網(wǎng)上鮮有存在時(shí)，要求有關(guān)技術(shù)人員進(jìn)行實(shí)拍采集，下圖即為采集得到的視頻。

為了避免不符合項(xiàng)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(shí)最大程度地讓攝像頭進(jìn)行移動(dòng)、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(gè)人認(rèn)為這樣子的方式調(diào)節(jié)間隔更加方便，更符合個(gè)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(duì)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(chǔ)路徑
  cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])
  print(fileName + " successfully write in")  # 輸出存儲(chǔ)狀態(tài)
 elif frameState == False:
  break
print('finish!')
cap.release()

3、代碼效果：

pycharm運(yùn)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(duì)opencv的理解以及大佬的項(xiàng)目代碼靈感進(jìn)行編寫；

大佬的項(xiàng)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(shí)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(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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