Code 因为工作需要，写了一段代码用于在视频中提取帧图片： # coding=utf-8 # 全局变量 VIDEO_PATH = './1.avi' # 视频地址 EXTRACT_FOLDER.../extract_folder' # 存放帧图片的位置 EXTRACT_FREQUENCY = 100 # 帧提取频率 def extract_frames(video_path, dst_folder...print("Totally save {:d} pics".format(index-1)) def main(): # 递归删除之前存放帧图片的文件夹，并新建一个 import...EXTRACT_FOLDER) except OSError: pass import os os.mkdir(EXTRACT_FOLDER) # 抽取帧图片...，并保存到指定路径 extract_frames(VIDEO_PATH, EXTRACT_FOLDER, 1) if __name__ == '__main__': main() Attach
以前的文章分享过，视频是连续图像的集合。那么我们是否可以提取一段视频中，某些我们想要的部分图像，保存下来呢？答案是可以。我们甚至可以通过视频的时间来提取视频中的某些图像。...dst + str(c) + '.jpg',frame) c = c + 1 cv2.waitKey(1) vc.release() 程序主要功能是将根据时间提取视频图像并保存...它需要两个参数，一个为视频的名字，另一个为提取图片的保存路径。每隔1000帧保存一张图像到本地。也可以指定一个帧的范围，比如提取100到500帧的图像。...比如你可以通过修复视频中每一帧图像，实现视频修复。
2023-02-22：请用go语言调用ffmpeg，保存mp4文件的视频帧，每帧用ppm图片保存。 答案2023-02-22： 使用 github.com/moonfdd/ffmpeg-go 库。...先保存视频宽高，然后解码成yuv420p，保存y分量。 命令如下： go run ..../examples/a06video_decode_frame_save/main.go 代码用golang编写，参考了06：保存视频帧。...，直到找到视频类型的流 //便将其记录下来 保存到videoStreamIndex变量中 for i := uint32(0); i < fmtCtx.NbStreams; i++ { if...===============================// for fmtCtx.AvReadFrame(pkt) >= 0 { //读取的是一帧视频 数据存入一个AVPacket的结构中
2023-02-22：请用go语言调用ffmpeg，保存mp4文件的视频帧，每帧用ppm图片保存。 答案2023-02-22： 使用 github.com/moonfdd/ffmpeg-go 库。...先保存视频宽高，然后解码成yuv420p，保存y分量。 命令如下： go run ..../examples/a06video_decode_frame_save/main.go 代码用golang编写，参考了[06：保存视频帧](https://feater.top/ffmpeg/ffmpeg-save-video-frame...，直到找到视频类型的流 //便将其记录下来 保存到videoStreamIndex变量中 for i := uint32(0); i < fmtCtx.NbStreams; i++ {...===============================// for fmtCtx.AvReadFrame(pkt) >= 0 { //读取的是一帧视频 数据存入一个AVPacket的结构中
Android获取视频首帧图片或第n秒的图片，供大家参考，具体内容如下 这里介绍如何获取视频首帧或者第n秒的图片并保存在本地，直接上代码： import android.graphics.Bitmap;...button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { getFirstframe(); } }); } //获取视频首帧图片并保存到本地...Toast.LENGTH_SHORT).show(); } mmr.setDataSource(path); Bitmap bitmap = mmr.getFrameAtTime(0); //0表示首帧图片..., Toast.LENGTH_SHORT).show(); } catch (Exception e) { Toast.makeText(MainActivity.this, "保存图片失败！"...如需要获取视频第5秒图片，则把上面代码 Bitmap bitmap = mmr.getFrameAtTime(0); //0表示首帧图片 修改成 Bitmap bitmap = mmr.getFrameAtTime
最近业务碰到了一个标注任务，获取gif图的最后一张然后调用内部的模型进行识别看gif是不是同样的内容，用脚本的方法试试 获取gif的最后一张 import os, imageio # 获取gif图的最后一帧,...并保存png def get_gif_last_frame(gif_path): image_path = gif_path.replace(".gif", ".png") if os.path.exists
get_video_cover(url): cap = cv2.VideoCapture(url) rate = cap.get(5) frame_number = cap.get(7) # 视频文件的帧数...duration=0 else: duration = int(frame_number / rate) # 单位秒 cap.set(1, 1) # 取它的第一帧...rval, frame = cap.read() # 如果rval为False表示这个视频有问题，为True则正常 data = cv2.imencode(".jpg", frame)...[1].tobytes() # 将图片转为jpg格式的二进制流 cap.release() height = frame.shape[0] # 高度 width = frame.shape
OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片 ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片 前言 imwrite函数 语法说明 参数说明...保存图片 查阅图片 解决中文问题 ---- 前言 计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种： 1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容） 2...---- imwrite函数 这里我们通过cv2.imwrite()函数来保存每一帧的图片。...保存的图片 语法说明 cv2.imwrite(filename,img,params) 参数说明 filename：保存图片文件的名称，可以随机也可以根据帧数来保存。我喜欢通过帧数来保存。...img：需要保存的图片，类型是read读取后的数组类型。 params：这个参数就比较多了，应该列一个表了。
{ Frame frame = grabber.grabImage(); canvasFrame.showImage(frame); //程序到这里其实已经实现了预览的功能了，下面的方法就是将流保存成图片
视频帧 在视频压缩技术中，视频帧采用不同的压缩算法来减少数据量，通常只编码图像之间的差异之处，相同的元素信息则不必重复发送，视频帧的不同算法一般称之为图片类型（picture types）或者帧类型（frame...types），主要的三种图片类型分别是 I、P 和 B，其特征如下： I 帧：帧内编码帧，通常是每个 GOP（下文介绍） 的第一帧，可压缩性最低，无需其他视频帧即可解码，可以说是一张完整的图片，通常，...I 帧用于随机访问，并用作其他图片解码的参考。...P 帧：前向预测帧，表示与前一帧（I 或 P 帧）之间的差别，需要参考前面的 I 帧或 P 帧才能生成完整的图片，相较 I 帧更具压缩性，节省了空间，所以 P 帧也成为增量帧。...B 帧：双向预测编码帧，表示与前后两帧的差异，需要参考前面的 I 帧或 P 帧及后面的 P 帧来生成一张完成的图片，压缩性最大。
': video2frame(videos_src_path,video_formats,frames_save_path,width,height,time_interval) 算法：视频分帧是将视频分成一帧一帧来提取...、展示、检索视频中的画面。
cv2 from PIL import Image import numpy as np cap=cv2.VideoCapture("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.mp4")#获取视频对象...isOpened=cap.isOpened#判断是否打开 #视频信息获取 fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) imageNum=0 sum=0 timef=1#隔1帧保存一张图片...while (isOpened): sum+=1 (frameState, frame)=cap.read()#记录每帧及获取状态 if frameState==True and...算法：视频抽帧是采用以帧数为间隔的方法进行抽帧形成“视频图像集合”。 文献：Schultz, R. R. , & Stevenson, R. L. . (1996).
视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的，视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。...但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...由于压缩处理的方式不同，视频中的画面帧就分为了不同的类别，其中包括：I 帧、P 帧、B 帧。I 帧是内部编码帧（也称为关键帧），P 帧是前向预测帧（前向参考帧），B 帧是双向内插帧（双向参考帧）。...在视频画面播放过程中，如果 I 帧丢失了，则后面的 P 帧也就随着解不出来，就会出现视频画面黑屏或卡顿的现象。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。
好了，接下来我要做一个实际的深度学习图像分割的小项目，项目内容是从一堆拍摄海面的图片中将白浪花分割出来，这个项目的分割只对白浪花感兴趣，所以最后应该是01分割，非黑即白。...目前收到800G左右的数据，视频格式，每段大约50分钟。首先要做的就是从这些视频中把每一帧的图片导出来，变成图片。...这里首先有一个小插曲，我发现我的视频格式一开始虽然是mp4，但是用普通的播放器播放不了，这就很诡异。于是我下载了完美解码，果然可以播放了。...下面贴上使用python 用opencv接口把视频逐帧转化为图片的程序，当然matlab也能干这个事儿，虽然我matlab比python熟，但是以后都用python编的，所以干脆用python了。
保存图片 cv2.imwrite('xxx.jpg',img) 以上是保存图片的方法 我们还是先导入库之后，窗口大小及其他先设置好： import cv2 #导入cv2库 cv2.namedWindow...WINDOW_NORMAL) # 创建一个窗口名字为window cv2.resizeWindow('img', 800, 600) # 更改窗口的大小 img = cv2.imread('1.jpg') 保存图片其实与点击键盘按键退出的原理是一样的...，只不过修改的只是当我们点击键盘的某一个键时编程保存图片即可： 若我们点击s键时，则是保存图片： (key & 0xFF == ord('s')): cv2.imwrite('baocun.jpg...',img) 所以我们就可以直接在按键q退出的下面加上按键s保存： if(key & 0xFF == ord('q')): break elif(key & 0xFF =...，保存的图片名字是baocun.jpg 所以，显示图片后我们点击s时，就会有一个保存图片在我们的根目录下：
# 根据路径读取图片img = tf.io.read_file(img_path)# 解码图片，这里应该是解码成了png格式img = tf.image.decode_png(img, channels...=1)# 大小缩放img = tf.image.resize(img, [28, 28])# 这一步转换张量数据类型很重要img = tf.cast(img, dtype=tf.uint8)# 编码回图片...img = tf.image.encode_png(img)# 保存with tf.io.gfile.GFile(img_path, 'wb') as file: file.write(img.numpy
在视频压缩编码中，所有的帧被分成了三个种类，I帧，B帧和P帧，其实就是Intra-Prediction帧，Bi-prediction帧和Prediction帧。...顾名思义，就是帧内预测帧，双向预测帧以及（单向）预测帧。...每一帧，都是一张静止的图片，在HEVC或者以前的标准中，会采用各种各样的算法去压缩每一帧，而压缩算法中的很重要的一个部分就是预测编码，在预测编码中，分帧内预测（intra prediction）与帧间预测...因此，基于上述所说， 如果说当前帧是只在当前帧内寻找参照块的话，那么该帧就是I帧 如果在已经编码的帧里面寻找参照块的话，那么它是P帧 如果既在已编码的帧里去寻找参照块，又在未来将要被编码的帧里去寻找参照块的话...，那么该帧就是B帧。
今天测试的时候，遇到了一个问题，测试需求是，需要把摄像头拍摄的实时视频逐帧率保存下来。经过查阅资料以及网友帮助，目前已经完成。记录下来希望可以帮助有需要的朋友。...1、思路使用Python+Opencv，从摄像头的实时视频流中逐帧读取图片，保存到本地2、工具安装Python安装Opencv3、分类目前测试的过程中遇到了三种类型的摄像头数据读取，分别是：USB普通摄像机...image.size) print(image.dtype) pixel_data = np.array(image) print(pixel_data) #逐帧读取数据并保存图片到本地制定位置...frame：表示截取到一帧的图片 """ ret,frame = self.cap.read() ret,frame...# 展示图片 cv2.imshow('capture',frame) #保存图片 cv2.imwrite(r"D:\image\\"+
实现原理使用Python+Opencv，把视频流直接按帧率解析成图片，并保存到本地特点可以做到无视视频的长短，视频的帧率。...多长就解析多长，多少帧率就解析多少帧率，视频解析完直接退出，避免影响内存或者Opencv窗口卡死实现的效果针对一个本地视频：①时长：从1.02-4.22，共计3.21s②图片：每秒60张，视频解析出来共计...image.size) print(image.dtype) pixel_data = np.array(image) print(pixel_data) """ 逐帧读取数据并保存图片到本地制定位置...;frame：表示截取到一帧的图片 if ret == False: break self.get_image_info...frame) # 保存图片 i = i + 1 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
礼貌是儿童和青年都应该特别小心地养成习惯的第一件大事——约翰·洛克 先放代码： /** * * @param src string 视频...url * @param currentTime double 视频截取位置,单位秒 * @return 截取图片的 base64 */ function.../ 获取canvas context const context = canvas.getContext("2d") // canvas渲染视频节点...,取视频时长 -0.1 然后重新截取 currentTime = duration - 0.1; resolve...getImgFromVideoUrl(src, currentTime)) } else { // 这里的 toDataURL 第二个参数为图片质量
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