关于python:PythonOpencv解析一段视频并逐帧保存到本地

实现原理

应用Python+Opencv，把视频流间接按帧率解析成图片，并保留到本地

特点

能够做到忽视视频的长短，视频的帧率。多长就解析多长，多少帧率就解析多少帧率，视频解析完间接退出，防止影响内存或者Opencv窗口卡死

实现的成果

针对一个本地视频：
①时长：从1.02-4.22，共计3.21s
②图片：每秒60张，视频解析进去共计3*60+21=201张图片，如下：

脚本

# -*- coding: cp936 -*-"""Author:NoamaNelsonDate:2019-11-15Discription:Reading video swtich to picture and save """import cv2,os,timeimport numpy as npclass CamaroCap(object):    """ 关上视频流 """    def __init__(self):        self.cap = cv2.VideoCapture("./MVI_1637.MOV")  # 视频门路，间接把脚本和视频放在同一个目录下最好，也能够指定对应的视频门路    """ 图片信息打印 """          def get_image_info(self,image):        print(type(image))        print(image.shape)        print(image.size)        print(image.dtype)        pixel_data = np.array(image)        print(pixel_data)    """ 逐帧读取数据并保留图片到本地制订地位 """    def Camaro_image(self):        i = 0        while(True):            ret,frame = self.cap.read() #ret：True或者False，代表有没有读取到图片;frame：示意截取到一帧的图片            if ret == False:                break                        self.get_image_info(frame) # print("打印图片信息") 留神：调试的时候能够关上，如果是始终运行程序，倡议把这行代码正文掉，防止影响内存占用                                  cv2.imshow('capture',frame) # 展现图片                        cv2.imwrite(r"D:\image\\"+ str(i) + ".jpg",frame)  # 保留图片            i = i + 1            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):                 break  if __name__ == '__main__':    outmasages = CamaroCap()         outmasages.Camaro_image() # 调用摄像头        outmasages.cap.release() # 开释对象和销毁窗口    cv2.destroyAllWindows()