2_2_视频入门.md

# 图像入门

###### 作者|OpenCV-Python Tutorials 
###### 编译|Vincent
###### 来源|OpenCV-Python Tutorials 

### 目标
- 学习读取视频，显示视频和保存视频。
- 学习从相机捕捉并显示它。
- 你将学习以下功能：**cv.VideoCapture**()，**cv.VideoWriter**()

### 从相机中读取视频

通常情况下，我们必须用摄像机捕捉实时画面。提供了一个非常简单的界面。让我们从摄像头捕捉一段视频(我使用的是我笔记本电脑内置的网络摄像头) ，将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务开始。

要捕获视频，你需要创建一个 **VideoCapture** 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧捕获。但是在最后，不要忘记释放俘虏。

```python
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
while True:
    # 逐帧捕获
    ret, frame = cap.read()
    # 如果正确读取帧，ret为True
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    # 我们在框架上的操作到这里
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 显示结果帧
    cv.imshow('frame', gray)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# 完成所有操作后，释放捕获器
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
```

`cap.read()`返回布尔值(`True`/ `False`)。如果正确读取了帧，它将为`True`。因此，你可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。

有时，cap可能尚未初始化捕获。在这种情况下，此代码显示错误。你可以通过**cap.isOpened**()方法检查它是否已初始化。如果是`True`，那么确定。否则，使用**cap.open**()打开它。

你还可以使用`cap.get(propId)`方法访问该视频的某些功能，其中propId是0到18之间的一个数字。每个数字表示视频的属性（如果适用于该视频），并且可以显示完整的详细信息在这里看到：**cv::VideoCapture::get()**。其中一些值可以使用`cap.set(propId，value)`进行修改。`value`是你想要的新值。

例如，我可以通过`cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)`和`cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)`检查框架的宽度和高度。默认情况下，它的分辨率为640x480。但我想将其修改为320x240。只需使用和即可。`ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)` and `ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)`.

> **注意**
  如果出现错误，请确保使用任何其他相机应用程序(例如Linux中的Cheese)都可以正常使用相机。

### 从文件播放视频

它与从相机捕获相同，只是用视频文件名更改摄像机索引。另外，在显示框架时，请使用适当的时间`cv.waitKey()`。如果太小，则视频将非常快，而如果太大，则视频将变得很慢（嗯，这就是显示慢动作的方式）。正常情况下25毫秒就可以了。

```python
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('vtest.avi')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    # 如果正确读取帧，ret为True
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow('frame', gray)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
```

> **注意**
确保安装了正确的 ffmpeg 或 gstreamer 版本。有时，使用视频捕获(Video Capture)是一件令人头疼的事情，主要原因是错误地安装了 ffmpeg / gstreamer。

### 保存视频
所以我们捕捉一个视频，一帧一帧地处理，我们想要保存这个视频。对于图像，它非常简单，只需使用 **cv.imwrite**()。这里还需要做一些工作。

这次我们创建一个 **VideoWriter** 对象。我们应该指定输出文件名(例如: output.avi)。然后我们应该指定 **FourCC** 代码(详见下一段)。然后传递帧率的数量和帧大小。最后一个是颜色标志。如果为 `True`，编码器期望颜色帧，否则它与灰度帧一起工作。

FourCC：http://en.wikipedia.org/wiki/FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。可用代码列表可在fourcc.org中:http://www.fourcc.org/codecs.php 找到。它取决于平台。遵循编解码器对我来说效果很好。

- 在Fedora中：DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。（最好使用XVID。MJPG会生成大尺寸的视频。X264会生成非常小的尺寸的视频）
- 在Windows中：DIVX（尚待测试和添加）
- 在OSX中：MJPG（.mp4），DIVX（.avi），X264（.mkv）。

FourCC代码作为MJPG的`cv.VideoWriter_fourcc（'M'，'J'，'P'，'G'）`or `cv.VideoWriter_fourcc（*'MJPG'）`传递。

在从摄像机捕获的代码下面，沿垂直方向翻转每一帧并保存。

```python
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# 定义编解码器并创建VideoWriter对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640,  480))
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    frame = cv.flip(frame, 0)
    # 写翻转后的帧
    out.write(frame)
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# 完成工作后释放所有内容
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()
```

### 其他资源

#### 练习题