python3将视频流保存为本地视频文件

使用python3+opencv3.3.1环境将视频流保存为本地视频文件，具体内容如下 1、利用opencv中的VideoCapture类获取视频流的链接，通过cv2的方法得到该视频流的帧数和每帧大小。 2、使用VideoWriter类进行视频编码 3、通过VideoCapture的read()方法进行视频流解码成每一帧 4、获取到每一帧frame，我们就可以对该帧做图像算法（例如识别、图像加强、灰度变换等） import cv2 from matplotlib import pyplot as plt #通过cv2中的类获取视频流操作对象cap cap = cv2.VideoCaptur 在Python 3中，OpenCV库提供了一种高效的方式来处理视频流，包括从视频源获取数据，对帧进行处理，并将其保存为本地视频文件。以下是对这个过程的详细解释： 1. **使用`VideoCapture`类获取视频流**： `cv2.VideoCapture()` 是OpenCV中的一个类，用于打开视频文件或者视频流。在这里，它被用来从指定的RTSP URL（例如 `rtsp://admin:passwd@10.130.10.111:554/MPEG-4/ch1/main/av_stream`）中获取视频流。`VideoCapture`对象提供了访问视频流的各种属性和方法。 2. **获取视频流信息**： `cap.get()` 方法可以获取视频流的一些关键属性，如帧率（FPS，Frames Per Second）和帧大小。`cv2.CAP_PROP_FPS` 和 `cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH`、`cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 分别对应这些属性的标识符。这样我们可以得到视频的帧率和每一帧的宽度和高度。 3. **使用`VideoWriter`类进行视频编码**： `cv2.VideoWriter()` 用于创建一个视频写入器对象，它负责编码并保存视频文件。我们需要指定输出文件名、编码器（这里使用了 `'M','P','4','2'` 这些字符来代表MP4V编码器）、帧率以及帧的尺寸。编码器的选择取决于目标平台支持的格式。 4. **解码视频流并处理每一帧**： 使用 `cap.read()` 方法可以从视频流中读取一帧。返回值 `rval` 为布尔值，表示是否成功读取到一帧，`frame` 则是该帧的图像数据。在循环中，我们可以对每一帧进行各种图像处理，如图像识别、增强或转换。 5. **将处理后的帧写入视频文件**： `outVideo.write(frame)` 方法将处理过的帧写入到输出视频文件中。在整个循环过程中，这一步确保了所有读取的帧都被正确地编码并添加到输出视频中。 6. **释放资源**： 在完成所有处理后，使用 `cap.release()` 和 `outVideo.release()` 分别关闭视频输入和输出对象，释放占用的资源。`cv2.destroyAllWindows()` 关闭所有OpenCV打开的窗口。 这个过程对于视频分析、监控系统或者其他需要实时处理视频流的应用非常有用。你可以根据需求对代码进行调整，比如更改编码器以适应不同的格式，或者修改图像处理步骤以实现特定的功能。此外，还可以结合其他Python库，如Flask进行流媒体传输，或者使用imageio进行更复杂的视频编解码操作。