python 视频处理，提取视频相关帧，读取Excel

时间：2022-04-20 04:56:09

一共这几个模块：

class videoReader 读取视频

class videoFramesExtractor(videoReader):继承了读取视频，主要是用来限制读取视频中的哪些帧，并保存。

read_excel_single(excel_path,event_instance): 处理Excel中的数组，找到事件的帧数范围：

Excel内容是这样的，需要的只是第二列的帧范围，另外第二列中的这些值还有重复的所以需要去除重复：

每一个范围，例如:23450:23461之内的帧要存放在一个文件夹里。

python 视频处理，提取视频相关帧，读取Excel

  1. </pre><pre name="code" class="python"># -*- coding: cp936 -*-
  2. import cv2.cv as cv
  3. import os
  4. import cv2
  5. import numpy
  6. import Image
  7. import xlrd
  8. class videoReader:
  9. frame_count=0
  10. def __init__(self,videoPath):
  11. self.videoPath=videoPath
  12. def video_init(self):
  13. self.capture = cv.CaptureFromFile(self.videoPath)
  14. self.win_name = "test"
  15. cv.NamedWindow(self.win_name, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
  16. def read(self):
  17. self.video_init()
  18. while 1:
  19. self.frame_count+=1
  20. image = cv.QueryFrame(self.capture )
  21. cv.ShowImage(self.win_name, image)
  22. print self.frame_count
  23. c = cv.WaitKey(10)
  24. if c == 27:
  25. break
  26. cv.DestroyWindow(self.win_name)
  27. class videoFramesExtractor(videoReader):
  28. save_path='d:/'
  29. def __init__(self,videoPath,frameSpan,image_prefix):#image_prefix=event_name
  30. videoReader.__init__(self,videoPath)
  31. self.frameSpan=frameSpan
  32. self.image_prefix=image_prefix
  33. def read(self):
  34. capture = cv2.VideoCapture(self.videoPath)
  35. win_name = "test"
  36. cv.NamedWindow(win_name, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
  37. success,frame = capture.read()
  38. init_row=0
  39. while success:
  40. self.frame_count+=1
  41. success,frame = capture.read()
  42. #cv2.imshow(win_name,frame) #显示照片浪费时间
  43. time_duration=self.frameSpan[init_row][1]-self.frameSpan[init_row][0]+1
  44. if self.frame_count>=self.frameSpan[init_row][0] and \
  45. self.frame_count<=self.frameSpan[init_row][1] :
  46. self.image_save(frame,init_row,time_duration)
  47. if self.frame_count==self.frameSpan[init_row][1]:
  48. init_row+=1
  49. if init_row==len(self.frameSpan):
  50. cv.DestroyWindow(win_name)
  51. return 0
  52. c = cv.WaitKey(10)
  53. if c == 27:
  54. break
  55. cv.DestroyWindow(win_name)
  56. def image_save(self,frame,init_row,time_duration):
  57. save_path=self.make_folder(init_row,time_duration)
  58. #frame=Image.fromarray(frame)
  59. #frame.resize((300,300))
  60. #frame.save('%s//%s.jpg' % (save_path,self.frame_count))
  61. frame=cv2.resize(frame,(300,300))#
  62. cv2.imwrite( '%s//%s.jpg' % (save_path,self.frame_count), frame)
  63. def make_folder(self,init_row,time_duration):
  64. temp= self.image_prefix+'_'+str(init_row)+'_'+str(time_duration)#事件名称_事件顺序_
  65. new_path = os.path.join(self.save_path,temp)
  66. if not os.path.isdir(new_path):
  67. os.makedirs(new_path)
  68. return new_path
  69. def read_excel_single(excel_path,event_instance):
  70. data=[]
  71. data=xlrd.open_workbook(excel_path)
  72. #read the first sheets
  73. table = data.sheets()[0]
  74. #read the num fo cols
  75. nrows = table.nrows
  76. rowmsg=[]#用来存储帧的范围，及事件的类别，描述。
  77. for i in xrange(nrows):
  78. start_frame,end_frame=table.row_values(i)[1].split(':')
  79. rowmsg.append([int(start_frame),int(end_frame),table.row_values(i)[3]])
  80. rowmsg.sort(lambda x,y:cmp(x[0],y[0]))#按照数字大小排序~
  81. event_id=[]
  82. event_id=event_instance
  83. #print event_id
  84. event=[]
  85. for item in xrange(len(rowmsg)):
  86. if rowmsg[item][2]==event_id:#
  87. event.append(rowmsg[item])
  88. if event==[]:
  89. print ("there is no %s occurs" % event_instance)
  90. return 0
  91. #去除重复
  92. cur_pos=1
  93. new_rowmsg=[]
  94. pre_s=event[0][0]
  95. pre_e=event[0][1]
  96. cur_s=event[cur_pos][0]
  97. cur_e=event[cur_pos][1]
  98. while cur_pos<len(event)-1:
  99. while not (cur_s>pre_e):
  100. if cur_s>pre_s:
  101. cur_s=pre_s
  102. if cur_e<pre_e:
  103. cur_e=pre_e
  104. still_pos=[cur_s,cur_e,event_id]
  105. cur_pos+=1
  106. if cur_pos==len(event)-1:
  107. break
  108. pre_s=cur_s
  109. pre_e=cur_e
  110. cur_s=event[cur_pos][0]
  111. cur_e=event[cur_pos][1]
  112. new_rowmsg.append(still_pos)
  113. if cur_pos==len(event)-1:
  114. break
  115. cur_pos+=1
  116. pre_s=cur_s
  117. pre_e=cur_e
  118. cur_s=event[cur_pos][0]
  119. cur_e=event[cur_pos][1]
  120. return new_rowmsg
  121. excel_source='E:/08ann/dev_20071101/LGW_20071101_E1_CAM1.mpeg.xlsx'
  122. event_instance='CellToEar'
  123. row_msg=read_excel_single(excel_source,event_instance)
  124. new_row=[ item[0:2] for item in row_msg ]
  125. filename = "G:/TrecvidData/08/DEV/LGW_20071101_E1_CAM1.mpg"
  126. videoread=videoFramesExtractor(filename,new_row,'CellToEar')
  127. videoread.read()

有几点发现：

cv2.的函数输出的数据类型基本都是numpy，而cv.不行。所以尽量在Python中使用cv2.的函数。

通过numpy转换后的图片会在颜色上有些失真，不过影响不大，如果是灰度图的话则完全没有影响。

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