使用OpenCV处理视频并显示灰度图像

news2024/11/26 19:27:46

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    • 导入OpenCV库
    • 打开视频文件
    • 定义显示图像的函数
    • 检查视频是否成功打开并读取第一帧
    • 循环读取视频帧
    • 释放资源
    • 完整代码

导入OpenCV库

import cv2   # 导入OpenCV库

在这里插入图片描述

打开视频文件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
注意:视频随便去搜一个就可以 我用的是风景的

# 打开视频文件
vc = cv2.VideoCapture('bg.mp4')

定义显示图像的函数

# 定义一个函数用于显示图像
def img_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)   # 显示图像
    cv2.waitKey(0)          # 按任意键退出
    cv2.destroyAllWindows()   # 关闭所有OpenCV创建的窗口

检查视频是否成功打开并读取第一帧

在这里插入图片描述

if vc.isOpened():
    # 如果视频打开成功,设置open为True
    # frame 为读取到的帧图像
    open, frame = vc.read()
    img_show('img(01)', frame)
else:
    # 如果视频打开失败,设置open为False
    open = False

循环读取视频帧

在这里插入图片描述

# 循环读取视频帧
while open:
    # 读取视频的下一帧,ret为布尔值表示是否成功读取,frame为帧图像
    ret, frame = vc.read()
    # 如果读取到的帧为空,跳出循环
    if frame is None:
        break
    # 如果成功读取到帧
    if ret == True:
        # 从视频流中读取帧
        # 将帧从BGR颜色空间转换为灰度空间
        # 灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
        # 这个公式反映了人眼对绿色的敏感度最高,对蓝色的敏感度最低。
        # 帧图的颜色通道为 BGR
        img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 显示灰度图像
        cv2.imshow('result', img_gray)
        # 等待10毫秒,如果按下Esc键(ASCII码为27),则退出循环
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
            break

释放资源

vc.release()   # 释放视频捕获对象
cv2.destroyAllWindows()   # 关闭所有OpenCV创建的窗口

完整代码

import cv2  # 导入OpenCV库

# 打开视频文件
vc = cv2.VideoCapture('bg.mp4')

# 定义一个函数用于显示图像
def img_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)  # 显示图像
    cv2.waitKey(0)         # 按任意键退出
    cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有OpenCV创建的窗口

# 检查视频是否成功打开
if vc.isOpened():
    # 如果视频打开成功,设置open为True
    # frame 为读取到的帧图像
    open, frame = vc.read()
    img_show('img(01)', frame)
else:
    # 如果视频打开失败,设置open为False
    open = False

# 循环读取视频帧
while open:
    # 读取视频的下一帧,ret为布尔值表示是否成功读取,frame为帧图像
    ret, frame = vc.read()
    # 如果读取到的帧为空,跳出循环
    if frame is None:
        break
    # 如果成功读取到帧
    if ret == True:
        # 从视频流中读取帧
        # 将帧从BGR颜色空间转换为灰度空间
        # 灰度值 = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
        # 这个公式反映了人眼对绿色的敏感度最高,对蓝色的敏感度最低。
        # 帧图的颜色通道为 BGR
        img_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 显示灰度图像
        cv2.imshow('result', img_gray)
        # 等待10毫秒,如果按下Esc键(ASCII码为27),则退出循环
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
            break

vc.release()  # 释放视频捕获对象
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有OpenCV创建的窗口
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