Python раскадровка видео

Разбиение видео на кадры с помощью python

Я пытаюсь написать программу, которая удаляет кадры видео, которые не имеют определенного символа в них. Мой общий план:

1. Разделить аудио от видео
2. Разбейте видео на кадры
3. Запустите кадры через подпрограмму, которая ищет символ, проверяя пиксели, где он должен быть для правильного цвета, и регистрируя те, которые этого не делают.
4. Удалите эти кадры и соответствующие звуковые секунды
5. Соединяет все это вместе.

Мне нужна помощь в поиске библиотек, которые могут это сделать. Мне было интересно, может ли wxpython сделать обнаружение цвета пикселя. Я понятия не имею, какая библиотека может разделить аудио и видео, а какая может редактировать аудио. Я знаю, что ffmpeg может разделить видео на кадры, но после двух дней работы я все еще не смог установить его для python 2.7, поэтому мне нужен либо способ установить его, либо другая библиотека для этого. Есть идеи?

1 Ответ

wxPython в основном предназначен для разработки desktop GUI. Я бы посмотрел на pyAudio для звукового бита или, возможно, одного из следующих:

Вы можете использовать одну из оболочек Mplayer для видео:

Или проверьте тот проект OpenCV, который упомянул Сергей:

Похожие вопросы:

Как воспроизвести видео и захватить кадры из него с помощью java. I хотите выбрать конкретное видео, просматривая его в диалоговом окне. а затем воспроизвести его и хотите захватить кадры из.

Возможный Дубликат : Библиотеки / учебные пособия для работы с видео в java Мне интересно, есть ли какая-либо библиотека с открытым исходным кодом, которая разделяет видео на кадры? Я работаю над.

Я пишу приложение python/django, и ему нужно сделать манипуляцию с изображениями, а затем объединить изображения в видео (каждое изображение-это кадр). Манипулировать изображениями очень просто. Я.

Я отправляю кадры видео в виде изображений JPEG на мой сервер в потоке RMTP. На стороне сервера я хочу подключить поток (ip + порт) к ffmpeg, чтобы он мог захватывать изображения из потока и.

Мне нужно сравнить 2 видео, чтобы проверить, совпадают ли они. Поэтому я планирую сделать следующее: Разделите оба видео на отдельные кадры Сравните каждый кадр с соответствующим кадром ref-видео.

Я использую программное обеспечение matlab 2013a для своего проекта. Я сталкиваюсь с проблемой при разбиении видео на отдельные кадры. Я хочу знать, как получить кадры с определенными интервалами из.

У меня есть сенсорная камера ASUS Xtion 3D. Я хочу записать видео с этой камеры с помощью python. Я пробовал opencv, используя этот учебник; http://docs.opencv.org/2.4/doc/user_guide/ug_kinect.html.

Я использую h264 для оптимизации MP4 для интернета. У меня есть видео, которое имеет некоторые предположительно поврежденные кадры в течение начальных 1-2 секунд. (Кадр приведен ниже) О.

Как я могу извлечь видео в кадры, используя только python. У меня есть много решений, но все они используют OpenCV. Но в моем случае я хочу сделать это с помощью python только. Ваша помощь будет.

Я смотрел на проблему в реальном времени, где нам нужно устранить избыточные кадры видео.(Может быть видео с текстом песни) В моем примере, текст видео песни, мы не заботимся о аудио. Только кадры.

Python раскадровка видео

Статья про еще одно применение OpenCV — в этот раз будем считать кадры в видео

Экспериментальная функция:

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

Today’s blog post is part of a two part series on working with video files using OpenCV and Python.

The first part of this series will focus on a question emailed in by PyImageSearch reader, Alex.

I need to count the total number of frames in a video file with OpenCV. The only way I’ve found to do this is to loop over each frame in the video file individually and increment a counter. Is there a faster way?

Great question Alex.

And rest assured, you’re not the first person who has asked me this question.

In the remainder of this blog post I’ll show you how to define a function that can quickly determine the total number of frames in a video file.

Next week we’ll use this function to aid us in a fun visualization task where I’ll demonstrate how to create “movie barcodes”. In order to generate these movie barcodes we’ll first need to know how many frames there are in our input movie file.

To learn more about fast, efficient frame counting with OpenCV and Python, just keep reading.

Count the total number of frames in a video with OpenCV and Python

There are two methods to determine the total number of frames in a video file using OpenCV and Python:

1. Method #1: The fast, efficient way using the built-in properties OpenCV provides us to access the video file meta information and return the total number of frames.
2. Method #2: The slow, inefficient technique that requires us to manually loop over each frame and increment a counter for each frame we’ve read.

Method #1 is obviously ideal.

All we need to do is open a pointer to the video file, tell OpenCV which meta property we are interested, and get the returned value.

No looping over frames manually.

No wasted CPU cycles decoding frames.

…however, I’m sure you’ve realized there is a catch.

The problem here is that Method #1 is buggy as all hell based on your OpenCV version and video codecs installed.

You’ll find there are situations where more than half of the . get and . set methods on video pointers simply don’t work. In situations like these we’ll inevitably have to revert to Method #2.

So, is there a way to encapsulate both of these methods into a single function?

You bet there is.

I’ve already implemented the count_frames function inside the imutils library, but to ensure you’re understanding what’s going on under the hood we’ll be reviewing the entire function here today.

The easy way to count frames with OpenCV and Python

The first method to count video frames in OpenCV with Python is very fast — it simply uses the built-in properties OpenCV provides to access a video file and read the meta information of the video.

Let’s go ahead and see how this function is implemented inside imutils now:

# import the necessary packages

from . . convenience import is_cv3

def count_frames ( path , override = False ) :

# grab a pointer to the video file and initialize the total

# number of frames read

video = cv2 . VideoCapture ( path )

# if the override flag is passed in, revert to the manual

# method of counting frames

total = count_frames_manual ( video )

To start, we import our necessary Python packages on Lines 2 and 3. We’ll need the is_cv3 function to check which version of OpenCV we’re using along with cv2 for our actual OpenCV bindings.

We define the count_frames function on Line 5. This method requires a single argument followed by a second optional one:

• path : This is the path to where our video file resides on disk.
• override : A boolean flag used to determine if we should skip Method #1 and go directly to the slower (but guaranteed accurate/error free) Method #2.

We make a call to cv2 . VideoCapture on Line 8 to obtain a pointer to the actual video file followed by initializing the total number of frames in the video.

We then make a check on Line 13 to see if we should override . If so, we call count_frames_manual (which we’ll define in the next section).

Otherwise, let’s see how Method #1 is actually implemented:

Python раскадровка видео

Урок: раскадровка видео.

Кадровая частота, это — количество статических изображений сменяющихся в течение одной секунды на экране и создающих иллюзию движения в кино и телевидении. Частота кадров звукового кинематографа составляет 24 кадра в секунду. В компьютерном видео хорошего качества применяется частота 30 кадров в секунду. Специальные камеры снимают со скоростью до 1000 кадров в секунду, например, для изучения быстротекущих процессов. При разложении такого видеопотока на кадры можно детально рассмотреть изменения состояния среды или объекта в очень короткие промежутки времени.

Для чего еще может применятся разделение на кадры? Кадры извлеченные из видеоматериала могут использоваться в слайд-шоу или для создания фотографий фотоальбома. А также, из серии последовательных изображений можно быстро сконструировать гиф-анимацию. Для этого на странице анимация картинки установлен простой и легкий в освоении онлайн-аниматор.

Разбить видео на отдельные кадры можно с помощью популярной бесплатной программы Free Video to JPG Converter. Этот конвертер преобразует видеофайлы раличных форматов в составляющие их кадры — jpg-изображения. Приложение входит в состав набора Free Studio. Free Studio — это бесплатный пакет ПО из 49 всевозможных мультимедийных программ разделенных по назначению на несколько секций.

Скачаем конвертер из соответствующего раздела официального сайта разработчика http://www.dvdvideosoft.com/free-dvd-video-software-download.htm:

Установка программы стандартная и не вызывает никаких затруднений. Установили и начинаем работать.

Запускаем конвертер двойным кликом по ярлыку: на рабочем столе. Интерфейс программы очень прост. Нажимаем кнопку «Добавить файлы». Открывается проводник. Находим на компьютере видеофайл из которого будем извлекать картинки и загружаем его в программу. Затем выбираем папку в которую будем сохранять изображения. После этого делаем настройки для выбора видеокадров. Можно делать выборку по времени, периодичности захвата, количеству кадров.

Аккуратно работаем с опцией «Каждый кадр». Объем извлеченных фреймов — jpg-изображений будет значительно больше исходника видео. Например, при раскадровке 30-ти секундного ролика формата wmv в 25МБ получилось 900 картинок весом 145МБ.

Размеры jpg-кадров будут одинаковыми с размером кадра видео. Размеры кадра и другие характеристики видеофайла можно посмотреть в его свойствах:

Теперь работаем с картинками. Выбираем нужные изображения и оптимизируем их. То есть, изменяем размеры в зависимости от назначения. Может быть, готовим иллюстрации для слайд-шоу или распечатываем фотки.

Также, чтобы загрузить фреймы в онлайн-аниматор, сначала определяемся с их размерами исходя из размеров гифки которую будем создавать.

И, обратите внимание, уважаемый пользователь, онлайн-конструктор на моей странице — совершенно бесплатный! Не нужно доплачивать за дополнительные анимационные слои или за максимальный объем изображения. Не нужно, даже, регистрироваться на сервисе. Заходите, работайте, создавайте творческие шедевры!

Важным параметром конвертера является его универсальность. Это — способность программы работать с различными видами файлов. Рассмотрим подробнее форматы видео.

Видео, это — поток кадров последовательно сменяющих друг друга с определенной скоростью. Очевидно, что видеофайл состоящий из массива растровых изображений будет иметь очень большой объем. Поэтому, для практического применения видео сжимают. Сжатие видео производится, как правило, с потерями. Незначительное ухудшение качества при этом оправдано многократным уменьшением объема данных.

Программа кодировщик-декодировщик, сокращенно: кодек, производит сжатие видеопотока для хранения или передачи, и раскодирует его для просмотра. Когда проигрыватель не может открыть видео, возможно, на компьютере не установлен соответствущий кодек. Существует множество приложений для определения кодека которым упакован видеофайл. Один из них — бесплатный VideoInspector. Скачаем утилиту с официального сайта kcsoftwares.com.

Установили, открыли приложение и нажав кнопку «Обзор» загружаем выбранный файл:

В программе будет представлена вся информация о медиафайле. Видим, что кодек для видео не установлен. Щелкаем по кнопке «Загрузить» и попадаем на страницу codecsdb.com, где легко найдем и скачаем указанный кодек. Установив его решаем проблему с воспроизведением непослушного файла.

Существуют, также, наборы кодеков — универсальные пакеты кодеков и утилит для просмотра и обработки медиафайлов. Одним из популярных пакетов является K-Lite Codec Pack.

Вернемся к конвертеру Free Video to JPG Converter.

Еще одной из востребованный задач для ковертера может оказаться разделение на кадры файла с устройства видеонаблюдения или видерегистратора. Для хранения видео в этих системах, в основном, используются форматы сжатия: H.264 и MJPEG. Универсальный Free Video to JPG Converter успешно работает с этими форматами, также, как и со всеми остальными известными кодеками.

Intro to OpenCV- Video Input, Color And Video Analysis With Python

It’s Nishank here, welcome to your first OpenCV wit Python tutorial. Starting here, we will build upon many concepts of OpenCV from beginner to advanced level and we will end it with a project!

Now OpenCV is the one of them most searched tutorials in artificial intelligence but unfortunately, there are very few tutorials about it, and many of tutorials that are there are very complex to understand. So my goal here is to make learning OpenCV, fun and understandable to everyone. We will go very deep but at the same time will maintain the simplicity of the series. So let’s start!

As an intro to OpenCV, we will start by

• importing images
• importing live video from web cam
• converting our video/image to grayscale
• drawing various shapes on our output
• writing text on our output

Sounds fun right? Let’s start by installing the required libraries. Before we start with our libraries, I would like you to install Enthought’s Canopy which is comprehensive Python analysis environment. It has an inbuilt package manager which makes it easier for us to install libraries. After installing Canopy, open it and go to Package Manager tool and search for opencv in the available tools.

If you don’t want to go through the work of installing Canopy, you can install OpenCV using terminal also (But I would recommend using Canopy as it will be helpful for installing libraries in future also). Just type

Next we will try to get an image and show it

Importing Images

We imported cv2 which is the OpenCV library we will be using in this entire series. Then using cv2.imread() function, we read our image (note that the image should be same folder as your code, else give the path). And the we used cv2.imshow() function to show the image stored in the variable img on screen and gave the window a name image . In my case, I imported an image of a watch.

Next, we used cv2.waitKey(0) to wait for any key to be pressed and then used cv2.destroyAllWindows() to close all windows. Simple enough?

Now just change the code in cv2.imread() function, a little bit.

The option cv2.IMREAD_GRAYSCALE will import our image and will convert it to grayscale. It would look something like this.

Working Wth Live Video

Now that we are done with image, let’s start some video processing. I hope you are familiar with the concept of loop in python. If not see it here.

We start by declaring and defining the variable we will be using for capturing the video.

We used cv2.VideoCapture(0) here to define our variable stream for video capture. In this code 0 is used to specify the primary camera, you can 0,1,2 depending on how many cameras are you using.

Don’t be overwhelmed. We will take it bit by bit. First, we used a while loop (if you don’t about loops in python, refer to the link above). We did so in order to take frames of our video continuously, since a video is made up of multiple frames or images, the while loop is only to take those images, do modifications and show them continuously, so that what we see is a video.

After starting the while loop, we took our stream variable, to take input using the function stream.read() and stored the input in a variable frame . The variable ret is for a different function that we will discuss later, so for now don’t worry about it.

Next we used cv2.imshow() function, to show our frame . Remember that all of this is in a while loop, so it we will see it as a video. The next step is similar to what we have done in the image but with a minor difference.

Here, we have change it to cv2.waitKey(1) to indicate that the window will be closed only if 1 key, i.e ‘q’ will be pressed. We have used 0xFF to take 8 bit value of q, in a nutshell, “& 0xff” effectively masks the variable so it leaves only the value in the last 8 bits, and ignores all the rest of the bits. And ord() is used to take numerical value of ‘q’ . So, in short, all windows will be closed when you press q. We get something like this, after execution-

Next, we will try to convert it to grayscale. We just need to add a single line to our code, and that would do.

We just added cv2.cvtColor() function and used frame and cv2.COLOR_RGB2GRAY as an input. I think this part of code needs no further explanation. After running the code, we would see the following output-

Shapes And Text

Now that we have our video ready, let’s draw some shapes on it. We will start with a line. To draw a line, write the following code inside the loop, after stream.read() and before cv2.imshow() .

Using cv2.line() function, we can draw a line. The first input frame is the variable or set of images on which we want to draw a line. The next 2 inputs are the co-ordinates for the line and the third input (185,128,41) is the specified color for the line (note that OpenCV uses BGR format). Now the last input is the thickness of the line. You can change these according to your needs. After running the code-

Now let’s write some text on our video.

We declared what font we want to use by cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX , we will use Hershey Simplex Font. Next, we used cv2.putText() function to put our text into the frame . It would look something like this-

Next we will draw a rectangle, which has the same syntax as the of line but with a few changes.

Here, cv2.rectangle() function takes 2 different inputs from cv2.line() function. The second and third inputs are coordinates of top-left corner and bottom-right corner respectively, rest all parameters are the same. It will yield us the following video output-

I think we are done with the basics of OpenCV. All the code used in this post can be found by clicking the banner below. I will be posting the second post to the series soon. Stay tuned and subscribe to our newsletter for an awesome experience and never missing an update.

Python Video

Python Video — просто хочу убедиться, что Python способен демонстрировать даже Видео-файлы, что может быть весьма полезным во многих случаях игр и жизни.

Наткнулся в Интернете на такую информацию:

Для создания игр и приложений, требующих нестандартного интерфейса, можно использовать библиотеку Pygame. Она также предоставляет обширные средства работы с мультимедиа: с её помощью можно управлять Звуком и Изображениями, воспроизводить Видео.

Разобрался со Звуком и Изображениями, создав страницы, доступные по ссылкам.

Теперь я знаю, что в каждую программу, использующую Python Pygame, обязательно нужно включать три строки, выделенные жирным шрифтом в ниже следующей программе — причём разобрался с этим самостоятельно!

# Program Sound__ ======= Начало программы ========
import pygame # 1) 1-я обязательная строка ===============
# Call this function so the Pygame library can initialize itself
# initialize all imported pygame modules
pygame.init() # 2) 2-я обязательная строка ================

# click_sound = pygame.mixer.Sound(«click.wav»)
# click_sound = pygame.mixer.Sound(‘BREEZE.WAV’)
click_sound = pygame.mixer.Sound(«laser5.ogg»)

# Create an 800×700 sized screen — чтобы мышь по экрану бегала и
# был Х для закрытия окна
screen = pygame.display.set_mode([800, 700]) # 3-я обязательная строка =

# Этот звук можно проиграть, когда пользователь нажимает на кнопку
# или колёсико мыши, с помощью следующего кода:
done = False

while not done:
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
done=True
if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN:
print (‘MY__MOUSE_KEY’) # Печать идёт в окне Shell !
click_sound.play()
pygame.quit() # ======= Конец программы ========

Текст программы не содержит необходимые отступы, так как их скушал сдуру WordPress — при переносе текста программы этот недостаток можно исправить двумя способами: 1) втупую вбивая серии из 4-х пробелов; 2) затаскивая строку в предыдущую строку и нажимая Enter — будет создан отступ с необходимым числом пробелов.

Насколько я помню, существуют программы, способные проверить весь текст программы на Python’е и вставить необходимые пробелы, но я пока что такими не пользовался — при случае внесу их названия в Кондуит, чтобы воспользоваться ими при необходимости.

Приведенную программу использую в качестве основы программы, демонстрирующей Видео, когда выясню, как наладить демонстрацию Видео.

В языке HTML5 добавлены теги и , которые позволяют вставлять Видео в страницы сайтов. Хотелось бы, чтобы и Python имел средства размещения Видео, похожие на теги и

Вот пример размещения Видео с помощью тега :

А вот текст кода:

Оцените изящество и краткость HTML-кода, позволяющего запустить и долгое время демонстрировать Видео — подробности использования тегов и смотрите на странице Видео.

Попробовал вставить отмеченные жирным шрифтом строки в текст Python-программы. Ничего путного из этого не получилось, а Интерпретатор Python’а не догадался дать разумные советы — вот чем нужно тем, кто занимается развитием языка Python.

Интуиция мне подсказывает, что в пакете Django решена проблема размещения Видео — надо будет проверить на досуге.

Приглашаю всех высказываться в Комментариях. Критику и обмен опытом одобряю и приветствую. В хороших комментариях сохраняю ссылку на сайт автора!

И не забывайте, пожалуйста, нажимать на кнопки социальных сетей, которые расположены под текстом каждой страницы сайта.
Продолжение тут…