La lecture de chaque nième trame de VideoCapture dans OpenCV

J'ai peur, il n'y a pas beaucoup que vous pouvez faire et ce n'est pas seulement une lacune de OpenCV. Vous voyez, moderne codecs vidéo, sont, en général, des choses complexes. Pour obtenir un taux de compression supérieur de l'encodage d'une image est souvent dépendante de la précédente et parfois même des images successives.

Donc, la plupart du temps que vous avez à décoder des images avant de le désirer, même si vous n'en avez pas besoin.

Il y a plutôt de la non-trivial astuces spécifiquement pour encoder un fichier vidéo, de sorte qu'il serait bon marché d'obtenir chaque Nième image, mais il n'est pas possible dans le cas général.

Cela dit, vous pouvez essayer la fonctionnalité de recherche d'OpenCV (voir la OpenCV Fonction De Recherche/De Rembobinage). Il peut (ainsi que ne peut pas) travailler plus vite, selon les circonstances. Cependant, personnellement, je ne voudrais pas parier sur elle.

OriginalL'auteur Sergei Nosov

Voici ce que je propose:

     CvCapture* capture = cvCaptureFromFile("input_video_path");
     int loop = 0;
     IplImage* frame = NULL;
     Mat matframe;                                                                   
     char fname[20];                                                                 
     do {
        frame = cvQueryFrame(capture);  
        matframe = cv::cvarrToMat(frame);
        cvNamedWindow("video_frame", CV_WINDOW_AUTOSIZE);                                 
        cvShowImage("video_frame", frame);
        sprintf(fname, "frame%d.jpg", loop);
        cv::imwrite(fname, matframe);//save each frame locally
        loop++;
        cvWaitKey(100);
     } while( frame != NULL );

Maintenant que vous avez enregistré toutes les images localement, vous pouvez rapidement lire la nième image que vous souhaitez.

CATUION:UN exemple de vidéo de 12 secondes, j'ai eu était composée de >200 images. Cela permettra de manger beaucoup d'espace.

Un moyen simple mais efficace d'optimisation sera de lire la nième trame à l'aide de l'approche que vous utilisez ou celui proposé par @sergie. Après cela, vous pouvez enregistrer l'image et son indice de référence de sorte que plus tard requête au même indice sera de retour l'enregistrement de l'image plutôt que de devoir sauter des images comme vous êtes. De cette façon, vous permettra d'économiser de l'espace que vous avez perdu dans la sauvegarde des images que vous n'auriez pas interrogé et a pris le temps de lire & enregistrer ces indésirables cadres aswell.

OriginalL'auteur Deepthought

Quand j'ai eu le même objectif avec OpenCV, je viens de l'écoute à travers le nombre de "images clés" je voulais par seconde de la vidéo, indépendamment de la fréquence d'image ou le nombre total d'images. Donc, cela me met le N-ième clé donné ma cible KPS.

# python3.6 code using OpenCV 3.4.2

import cv2
KPS = 5 # Target Keyframes Per Second
VIDEO_PATH = "path/to/video/folder" # Change this
IMAGE_PATH = "path/to/image/folder" # ...and this 
EXTENSION = ".png"

cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_PATH)
    # Set frames-per-second for capture
    fps = round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    hop = round(fps / KPS)
    curr_frame = 0
    while(True):
        ret, frame = cap.read()
        if not ret: break
        if curr_frame % hop == 0:
            print('Creating... {0}'.format(name,))
            name = IMAGE_PATH + "_" + str(curr_frame) + EXTENSION
            cv2.imwrite(name, frame)
        curr_frame += 1
    cap.release()

Remarque que je suis en roulant à travers toutes les images, mais seulement de l'écriture de la N-ième image à l'aide de hop que N.

OriginalL'auteur azatar

Il n'est pas possible d'extraire des images aléatoires comme le schéma de codage est généralement extrêmement complexe. Par exemple, dans MPEG-4, Seules les informations contenant la différence entre les deux images est stockée, Donc les images précédentes sont nécessaires.

OriginalL'auteur Dheeraj M Pai