提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

  视频倒放涉及到视频抓帧、图像转换、视频合成等技术，这三种方法不仅可以让我们熟练运用python语法和库，还有助于我们对图像处理有进一步的认知。

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一、视频抓帧

  作为MJ的忠实粉丝，小编情不自禁地选取了他的一段舞蹈视频。

  视频抓帧主要是调用opencv库的方法，获取视频文件内容再按一帧为单位截取视频中每一帧的图片，最终将这些图片保存起来，保存的图片文件名按照先后顺序用数字标号。
  帧：frame，帧率：fps（frame per second）表示一个视频每秒的帧数。

  代码如下：

import cv2 #pip install opencv-python

# 定义保存图片函数
# image:要保存的图片
# pic_address：图片保存地址
# num: 图片后缀名，用于区分图片，int 类型
def save_image(image, address, num):
    pic_address = address + str(num) + '.jpg'
    cv2.imwrite(pic_address, image)

def video_to_pic(video_path, save_path, frame_rate):
    # 读取视频文件
    videoCapture = cv2.VideoCapture(video_path)
    j = 0
    i = 0
    # 读帧
    success, frame = videoCapture.read()
    while success:
        i = i + 1
        # 每隔固定帧保存一张图片
        if i % frame_rate == 0:
            j = j + 1
            save_image(frame, save_path, j)
            print('图片保存地址：', save_path + str(j) + '.jpg')
        success, frame = videoCapture.read()

if __name__ == '__main__':
    # 视频文件和图片保存地址
    SAMPLE_VIDEO = './video/test.mp4'
    SAVE_PATH = './img/'

    # 设置固定帧率
    FRAME_RATE = 1
    video_to_pic(SAMPLE_VIDEO, SAVE_PATH, FRAME_RATE)

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  如下图所示，按帧读取的部分图片

二、图像转换

1，图像翻转

  在部分视频抓帧的过程中，按帧截取的图片可能是倒置的，我们可以调用pillow库中的方法，将文件夹中的每一张图片摆正。小编选择的视频在按帧截取的时候并未出现图片倒置的情况，因此，这里我不做演示。

  代码如下：

import PIL.Image as img
import os
path_old = "./img/"
path_new = "./img/"
filelist = os.listdir(path_old)
total_num = len(filelist)
print(total_num)
for i in range(1,total_num + 1):
    im = img.open(path_old + str(i) + ".jpg")
    ng = im.transpose(img.ROTATE_180) #旋转 180 度角。
    #ng = im.transpose(img.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。
    # ng = im.transpose(img.FLIP_TOP_BOTTOM) # 上下对换。
    ng.save(path_new + str(i) +'.jpg')
    if i%20 == 0:
        print(i)
    print(i)

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2，图像文件倒序

  图像文件倒序其实并不难，就是利用python读取文件夹里的每一个图片文件，然后根据文件名的数字序列进行倒序存储。由于os库中open方法无法打开过多文件，所以我们选取视频当中一部分进行倒放。
选取第2001到第8190张图片，然后拼接成无声的视频part_test.mp4。
  part_test代码如下：

import cv2
import os
# 保存的视频路径及视频size(1920, 1080)
writer = cv2.VideoWriter('./video/part_test.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v'), 60, (1920, 1080), True)

# **********设置帧的数量**********
# total_frame = len(os.listdir('./img_rev/'))
# print(total_frame)
for frame_num in range(2001,3319 + 1):

    img_path = './img/%d.jpg' % frame_num  #图片路径

    read_img = cv2.imread(img_path)
    writer.write(read_img)

writer.release()

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  截取的图片生成视频如下。

  需要注意的是，cv2.VideoWriter()方法中的第二个参数强调了视频合成后的文件格式，第三个参数（此处是60）指的是合成视频的帧率，第四个参数（此处是(1920,1080)）指的是合成视频的分辨率。在这串代码中，每张图片的尺寸都是严格要求的，都是1920*1080的。
  如果原视频帧率是60fps，我们将60改成30，那么合成的视频将会有些卡，类似于0.5倍速播放原视频。如果原视频帧率是120fps，而参数仍是60，那么合成的视频就类似于0.5倍速播放原视频。

  接着将这些图片倒序
  代码如下：

import PIL.Image as img
import os

path_old = "./img/"
path_new = "./img_rev/"
filelist = os.listdir(path_old)
# total_num = len(filelist)
# print(total_num)

new_imgs = [] #初始化一个新的列表，用来存放图像名称
for i in range(2001,3425 + 1):
    im = img.open(path_old + str(i) + ".jpg")
    new_imgs.append(im)

new_imgs.reverse() #列表倒序

for i,j in enumerate(new_imgs):
    j.save(path_new + str(i+1) + '.jpg')
    if i%20 == 0:
        print(i)
    print(i)

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三、倒序视频合成

  使用opencv库中的VideoWriter方法，将倒序完毕的图片按照固定的帧数拼接成想要倒放的视频。
  代码如下：

import cv2
import os
# 保存的视频路径及视频size(1920, 1080)
writer = cv2.VideoWriter('./video/reversed_test.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v'), 60, (1920, 1080), True)

# **********设置帧的数量**********
total_frame = len(os.listdir('./img_rev/'))
print(total_frame)
for frame_num in range(1,total_frame + 1):

    img_path = './img_rev/%d.jpg' % frame_num  #图片路径

    read_img = cv2.imread(img_path)
    writer.write(read_img)

writer.release()

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  倒序的图片生成视频如下。

四、图像截取拓展任务——动态图合成与倒放

  动态图倒放和视频倒放原理基本上是一样的，接下来我们先试着将几张不同的图片拼接起来合成一个动态图。
  小编选择了一些《狂飙》的海报，一共十张图片，图片尺寸也不完全相同。

1，gif动态图生成

  代码如下：

from PIL import Image

im = Image.open("../../data/img/1.jpg")
images = []
images.append(Image.open('../../data/img/2.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/3.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/4.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/5.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/6.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/7.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/8.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/9.jpg'))
images.append(Image.open('../../data/img/10.jpg'))

im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")

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  合成的gif动态图如下图所示：

  我们会发现，合成的gif图片，是从第一张图片依次往后覆盖的。也就是说，动态图的合成不会因为图片尺寸不同而失败，这是与视频合成最明显的区别。

2，gif动态图倒放

  代码如下：

from PIL import Image, ImageSequence
# 读取 GIF
im = Image.open("../../data/gif/ergouzi.gif")
# GIF 图片流的迭代器
iter = ImageSequence.Iterator(im)
i = 1 #索引/位置
# 遍历图片流的每一帧
for frame in iter:
    print("image %d: mode %s, size %s" % (i, frame.mode, frame.size))
    frame.save("../../data/gif/%d.png" % i)
    i += 1
# 把 GIF 拆分为图片流
imgs = [frame.copy() for frame in ImageSequence.Iterator(im)]
# 图片流反序
imgs.reverse()  #reverse()函数/方法，是用来将列表/数组/元组/集合/字典等进行倒序的
# 将反序后的所有帧图像保存下来
imgs[0].save("../../data/gif/reverse.gif", save_all=True, append_images=imgs[1:])

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  图片流部分展示：

  倒放后的动态图如下：

总结

  关于视频倒放任务到目前为止只涉及到图像处理的部分，关于视频中音频提取与音频倒放的部分将在下一期呈现给大家。以上内容仅供参考，如果大家有其他突发奇想的方法，敬请在评论区一同探讨！