Исправляем код на Python: извлечение кадров из видео

Быстрый ответ

Для работы с кадрами видео в Python наиболее подходящий выбор — библиотека OpenCV. Установить её можно с помощью команды pip install opencv-python. Основными инструментами, которыми мы воспользуемся, станут cv2.VideoCapture для чтения видеофайла и cv2.imwrite для сохранения кадров. В качестве примера приведем базовый код для этой задачи:

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
index = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    cv2.imwrite(f"frame{index}.jpg", frame)
    index += 1
cap.release()

Запустив этот скрипт, вы дадите команду OpenCV начать работу, и вскоре все кадры будут сохранены в формате JPG.

Подготовка сцены

Перед тем как начать извлекать кадры, проверьте, что исходное видео доступно и папка для сохранения результатов готова к использованию.

• Проверьте путь: Исходный файл видео ('video.mp4') должен находиться в той же директории, где и ваш скрипт, или вы можете указать его полный путь.
• Подготовьте пространство для сохранения: Перед сохранением кадров удостоверьтесь, что соответствующая папка создана. Для это можно воспользоваться функционалом модуля os.

import os

output_dir = "extracted_frames"
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

cv2.imwrite(f"{output_dir}/frame{index}.jpg", frame)

Внесем изюминку

Собираетесь работать с крупными файлами или хотели бы добавить дополнительный функционал, например, извлекать кадры через заранее заданные интервалы или производить оценку производительности? Вот несколько предложений:

• Извлечение через интервалы: С помощью cv2.CAP_PROP_POS_MSEC вы можете задать точное время для каждого кадра.
• Отслеживание прогресса: Выводите сообщение после обработки каждого кадра, чтобы контролировать ход выполнения задачи.
• Анализ производительности: Используйте модуль time для оценки скорости обработки.

import time

start_time = time.time()
# Можно представить себя участником марафона по программированию, стремясь обновить свой рекорд.
# ...
print(f"Сохранен кадр №{index}. Затрачено времени: {time.time() – start_time} секунд. Кто вам сказал, что обязательно нужен Де Лориан?")

Покроем все аспекты

Сделайте ваш скрипт надёжнее, применив продвинутые методы обработки ошибок и управления ресурсами.

• Блоки Try/Except: Предусмотрите обработку каждой возможной ошибки.
• Управление ресурсами: После окончания работы с видео убедитесь, что вы освободили занятую память с помощью cap.release(). Ведь важно соблюдать этикет при использовании общих ресурсов!

try:
    # Здесь размещается логика сохранения кадров. Не беспокойтесь, это не так сложно, как кажется!
except IOError as e:
    print(f"Произошла ошибка: {e}")
finally:
    cap.release()

Визуализация

Представление видеофайла:

🎞️: [Кадр 1, Кадр 2, Кадр 3, ..., Кадр N]

Процесс извлечения кадров:

🎞️ ➡️ 📸: Кадр 1
🎞️ ➡️ 📸: Кадр 2
...
🎞️ ➡️ 📸: Кадр N

Сохранение кадров:

📸 ➡️ 🖼️: Сохранён кадр №1
📸 ➡️ 🖼️: Сохранён кадр №2
...
📸 ➡️ 🖼️: Сохранён кадр №N

Каждый из кадров займет свое место в вашей коллекции.

Управление через командную строку

Сделайте ваш скрипт удобным инструментом для работы из командной строки, для этого воспользуйтесь модулем argparse:

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="Извлечение кадров из видеофайла.")
parser.add_argument('video_path', type=str, help="Путь к видеофайлу.")
parser.add_argument('output_path', type=str, help="Путь для сохранения извлеченных кадров.")
args = parser.parse_args()

# Для работы с путями используйте args.video_path и args.output_path

Склеим все вместе

Восстановите видео из сохраненных кадров с помощью cv2.VideoWriter, как будто собираете назад разбитую вазу.

from glob import glob

frame_array = sorted(glob('extracted_frames/*.jpg'), key=lambda x: int(x.split('frame')[1].split('.jpg')[0]))

# Задайте кодек с помощью cv2.VideoWriter_fourcc и инициализируйте VideoWriter
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')
out = cv2.VideoWriter('output_video.mp4', fourcc, 20.0, (width, height))

for frame_path in frame_array:
    frame = cv2.imread(frame_path)
    out.write(frame)  # Наглядно и эффективно!

out.release()

Полезные материалы

1. Официальная документация OpenCV: всё, что нужно знать о работе с видео в Python.
2. Zulko/moviepy на GitHub: отличный инструмент для монтажа видео.
3. scikit-video: отличное решение для видеоанализа в научных исследованиях.
4. Руководство от PyImageSearch: практическое занятие по работе с кадрами видео в OpenCV и Python.
5. Примеры кода и решений: полезные отрывки кода для извлечения кадров из видеофайла в Python.