Python - Extraction et enregistrement de cadres vidéo

J'ai donc suivi ce tutoriel mais il ne semble rien faire. Rien du tout. Il attend quelques secondes et ferme le programme. Quel est le problème avec ce code?

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('Compton.mp4')
success,image = vidcap.read()
count = 0
success = True
while success:
  success,image = vidcap.read()
  cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
  if cv2.waitKey(10) == 27:                     # exit if Escape is hit
      break
  count += 1

En outre, dans les commentaires, il est dit que cela limite les images à 1000? Pourquoi?

EDIT: J'ai essayé de faire d' success = Trueabord mais cela n'a pas aidé. Il n'a créé qu'une seule image de 0 octet.

De là, téléchargez cette vidéo afin que nous ayons le même fichier vidéo pour le test. Assurez-vous d'avoir ce fichier mp4 dans le même répertoire de votre code python. Ensuite, assurez-vous également d'exécuter l'interpréteur python à partir du même répertoire.

Puis modifiez le code, fossé waitKeyqui perd du temps également sans fenêtre, il ne peut pas capturer les événements du clavier. Nous imprimons également la successvaleur pour nous assurer qu'elle lit correctement les images.

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('big_buck_bunny_720p_5mb.mp4')
success,image = vidcap.read()
count = 0
while success:
  cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file      
  success,image = vidcap.read()
  print('Read a new frame: ', success)
  count += 1

Comment ça se passe?

Pour prolonger cette question (& réponse par @ user2700065) pour un cas légèrement différent, si quelqu'un ne veut pas extraire chaque image mais veut extraire une image toutes les secondes. Ainsi, une vidéo d'une minute donnera 60 images (images).

import sys
import argparse

import cv2
print(cv2.__version__)

def extractImages(pathIn, pathOut):
    count = 0
    vidcap = cv2.VideoCapture(pathIn)
    success,image = vidcap.read()
    success = True
    while success:
        vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,(count*1000))    # added this line 
        success,image = vidcap.read()
        print ('Read a new frame: ', success)
        cv2.imwrite( pathOut + "\\frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
        count = count + 1

if __name__=="__main__":
    a = argparse.ArgumentParser()
    a.add_argument("--pathIn", help="path to video")
    a.add_argument("--pathOut", help="path to images")
    args = a.parse_args()
    print(args)
    extractImages(args.pathIn, args.pathOut)

Ceci est un ajustement de la réponse précédente pour python 3.x de @GShocked, je le posterais dans le commentaire, mais je n'ai pas assez de réputation

import sys
import argparse

import cv2
print(cv2.__version__)

def extractImages(pathIn, pathOut):
    vidcap = cv2.VideoCapture(pathIn)
    success,image = vidcap.read()
    count = 0
    success = True
    while success:
      success,image = vidcap.read()
      print ('Read a new frame: ', success)
      cv2.imwrite( pathOut + "\\frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
      count += 1

if __name__=="__main__":
    print("aba")
    a = argparse.ArgumentParser()
    a.add_argument("--pathIn", help="path to video")
    a.add_argument("--pathOut", help="path to images")
    args = a.parse_args()
    print(args)
    extractImages(args.pathIn, args.pathOut)

C'est une fonction qui convertira la plupart des formats vidéo en nombre d'images présentes dans la vidéo. Cela fonctionne Python3avecOpenCV 3+

import cv2
import time
import os

def video_to_frames(input_loc, output_loc):
    """Function to extract frames from input video file
    and save them as separate frames in an output directory.
    Args:
        input_loc: Input video file.
        output_loc: Output directory to save the frames.
    Returns:
        None
    """
    try:
        os.mkdir(output_loc)
    except OSError:
        pass
    # Log the time
    time_start = time.time()
    # Start capturing the feed
    cap = cv2.VideoCapture(input_loc)
    # Find the number of frames
    video_length = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) - 1
    print ("Number of frames: ", video_length)
    count = 0
    print ("Converting video..\n")
    # Start converting the video
    while cap.isOpened():
        # Extract the frame
        ret, frame = cap.read()
        # Write the results back to output location.
        cv2.imwrite(output_loc + "/%#05d.jpg" % (count+1), frame)
        count = count + 1
        # If there are no more frames left
        if (count > (video_length-1)):
            # Log the time again
            time_end = time.time()
            # Release the feed
            cap.release()
            # Print stats
            print ("Done extracting frames.\n%d frames extracted" % count)
            print ("It took %d seconds forconversion." % (time_end-time_start))
            break

if __name__=="__main__":

    input_loc = '/path/to/video/00009.MTS'
    output_loc = '/path/to/output/frames/'
    video_to_frames(input_loc, output_loc)

Il prend en charge .mtset les fichiers normaux comme .mp4et .avi. Essayé et testé sur des .mtsfichiers. Fonctionne comme un charme.

Après de nombreuses recherches sur la façon de convertir des images en vidéo, j'ai créé cette fonction, j'espère que cela vous aidera. Nous avons besoin d'opencv pour cela:

import cv2
import numpy as np
import os

def frames_to_video(inputpath,outputpath,fps):
   image_array = []
   files = [f for f in os.listdir(inputpath) if isfile(join(inputpath, f))]
   files.sort(key = lambda x: int(x[5:-4]))
   for i in range(len(files)):
       img = cv2.imread(inputpath + files[i])
       size =  (img.shape[1],img.shape[0])
       img = cv2.resize(img,size)
       image_array.append(img)
   fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X')
   out = cv2.VideoWriter(outputpath,fourcc, fps, size)
   for i in range(len(image_array)):
       out.write(image_array[i])
   out.release()


inputpath = 'folder path'
outpath =  'video file path/video.mp4'
fps = 29
frames_to_video(inputpath,outpath,fps)

changer la valeur de fps (images par seconde), le chemin du dossier d'entrée et le chemin du dossier de sortie en fonction de vos propres emplacements locaux

Les réponses précédentes ont perdu la première image. Et ce sera bien de stocker les images dans un dossier.

# create a folder to store extracted images
import os
folder = 'test'  
os.mkdir(folder)
# use opencv to do the job
import cv2
print(cv2.__version__)  # my version is 3.1.0
vidcap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')
count = 0
while True:
    success,image = vidcap.read()
    if not success:
        break
    cv2.imwrite(os.path.join(folder,"frame{:d}.jpg".format(count)), image)     # save frame as JPEG file
    count += 1
print("{} images are extacted in {}.".format(count,folder))

À propos, vous pouvez vérifier le taux de trame par VLC. Allez dans Windows -> informations sur les médias -> détails du codec

Ce code extrait les images de la vidéo et enregistre les images au format .jpg

import cv2
import numpy as np
import os

# set video file path of input video with name and extension
vid = cv2.VideoCapture('VideoPath')


if not os.path.exists('images'):
    os.makedirs('images')

#for frame identity
index = 0
while(True):
    # Extract images
    ret, frame = vid.read()
    # end of frames
    if not ret: 
        break
    # Saves images
    name = './images/frame' + str(index) + '.jpg'
    print ('Creating...' + name)
    cv2.imwrite(name, frame)

    # next frame
    index += 1

J'utilise Python via le logiciel Spyder d'Anaconda. En utilisant le code original listé dans la question de ce fil par @Gshocked, le code ne fonctionne pas (le python ne lira pas le fichier mp4). J'ai donc téléchargé OpenCV 3.2 et copié "opencv_ffmpeg320.dll" et "opencv_ffmpeg320_64.dll" à partir du dossier "bin". J'ai collé ces deux fichiers dll dans le dossier "Dlls" d'Anaconda.

Anaconda a aussi un dossier "pckgs" ... J'ai copié et collé le dossier "OpenCV 3.2" entier que j'ai téléchargé dans le dossier "pckgs" d'Anaconda.

Enfin, Anaconda a un dossier "Library" qui a un sous-dossier "bin". J'ai collé les fichiers «opencv_ffmpeg320.dll» et «opencv_ffmpeg320_64.dll» dans ce dossier.

Après avoir fermé et redémarré Spyder, le code a fonctionné. Je ne sais pas laquelle des trois méthodes a fonctionné, et je suis trop paresseux pour revenir en arrière et le comprendre. Mais ça marche, bravo!

Cette fonction extrait les images de la vidéo avec 1 fps, EN PLUS, elle identifie la dernière image et arrête également la lecture:

import cv2
import numpy as np

def extract_image_one_fps(video_source_path):

    vidcap = cv2.VideoCapture(video_source_path)
    count = 0
    success = True
    while success:
      vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,(count*1000))      
      success,image = vidcap.read()

      ## Stop when last frame is identified
      image_last = cv2.imread("frame{}.png".format(count-1))
      if np.array_equal(image,image_last):
          break

      cv2.imwrite("frame%d.png" % count, image)     # save frame as PNG file
      print '{}.sec reading a new frame: {} '.format(count,success)
      count += 1

Le script suivant extraira les images toutes les demi-secondes de toutes les vidéos du dossier. (Fonctionne sur python 3.7)

import cv2
import os
listing = os.listdir(r'D:/Images/AllVideos')
count=1
for vid in listing:
    vid = r"D:/Images/AllVideos/"+vid
    vidcap = cv2.VideoCapture(vid)
    def getFrame(sec):
        vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,sec*1000)
        hasFrames,image = vidcap.read()
        if hasFrames:
            cv2.imwrite("D:/Images/Frames/image"+str(count)+".jpg", image) # Save frame as JPG file
        return hasFrames
    sec = 0
    frameRate = 0.5 # Change this number to 1 for each 1 second
    
    success = getFrame(sec)
    while success:
        count = count + 1
        sec = sec + frameRate
        sec = round(sec, 2)
        success = getFrame(sec)