使用python-opencv读取视频,计算视频总帧数及FPS的实现

在Python编程环境中，OpenCV库是一个非常强大的工具，用于处理图像和视频数据。在这个场景中，我们将探讨如何使用OpenCV来读取视频，并计算视频的总帧数以及FPS（Frames Per Second，每秒帧数）。这在视频分析、处理或算法开发中是非常常见的需求。 我们来看如何计算视频的总帧数。以下是一段简单的代码示例： ```python import cv2 # 打开视频文件 video_cap = cv2.VideoCapture('ffmpeg_test.avi') # 初始化帧计数器 frame_count = 0 all_frames = [] # 循环读取每一帧 while True: # video_cap.read()返回一个布尔值和帧数据 ret, frame = video_cap.read() # 如果ret为False，表示已到达视频末尾，退出循环 if not ret: break # 将帧添加到列表中，用于存储所有帧（可选） all_frames.append(frame) # 增加帧计数 frame_count += 1 # 输出总帧数 print('总帧数:', frame_count) # 输出列表中的帧数，与frame_count应相同（可选） print('列表中帧数:', len(all_frames)) ``` 这段代码通过`cv2.VideoCapture`打开指定路径的视频文件，然后在一个循环中调用`read()`方法读取每一帧。当`read()`返回的布尔值`ret`为`False`时，意味着视频已经播放完毕，我们退出循环。在循环中，我们累计帧计数并可以将每一帧存储在列表中，虽然这不是必需的，但有时可能需要保留这些帧以供后续处理。 接下来，我们看看如何计算视频的FPS（每秒帧数）。FPS是衡量视频流畅度的关键指标，通常，更高的FPS意味着更流畅的视频。我们可以使用OpenCV的`get()`方法获取这个属性： ```python import cv2 # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 获取OpenCV版本信息 (major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.') # 根据OpenCV版本选择正确的属性 if int(major_ver) < 3: fps = video.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS) else: fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 输出FPS print("视频的FPS: {0}".format(fps)) # 释放视频文件 video.release() ``` 这段代码首先检查OpenCV的版本，因为不同版本中获取FPS的属性名可能会有所不同。在OpenCV 2.x版本中，我们使用`cv.CV_CAP_PROP_FPS`，而在OpenCV 3.x及以上版本中，则使用`CAP_PROP_FPS`。`get()`方法返回的值就是视频的FPS。不要忘记在处理完视频后使用`release()`释放资源，防止内存泄漏。 了解了这些基本操作后，你可以利用OpenCV进行更复杂的视频处理任务，例如视频剪辑、帧转换、物体检测等。这些基础对于理解视频处理流程和开发相关应用至关重要。希望这些内容能帮助你在Python和OpenCV的实践中更好地理解和运用视频处理技术。