【Python高级编程】 综合练习-使用OpenCV 进行视频数据处理

综合练习

读取一个视频文件，对其进行处理后保存为一个新的视频文件。具体的处理步骤包括调整帧大小、转换为灰度图像、垂直翻转画面以及添加高斯噪声。
下面是代码的详细实现：

import cv2
import numpy as np

# 定义一个函数，用来给图像添加高斯噪声
def add_gaussian_noise(image):
    # 获取图像的行和列
    row, col = image.shape
    mean = 0  # 高斯噪声的平均值
    sigma = 15  # 高斯噪声的标准差
    # 生成高斯噪声
    gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col))
    # 将高斯噪声添加到原图像上
    noisy = image + gauss
    # 将结果限制在0到255之间，并转换为无符号8位整型
    noisy_img = np.clip(noisy, 0, 255)
    return noisy_img.astype(np.uint8)

# 输入和输出视频文件名
input_video = 'resources/outdoor.mp4'
output_video = 'resources/output.mp4'

# 打开输入视频
cap = cv2.VideoCapture(input_video)

# 获取视频的帧率和帧大小
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 计算新的帧大小（540p）
new_height = 540
new_width = int((new_height / frame_height) * frame_width)

# 创建视频写入对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # 指定视频编码格式
out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (new_width, new_height), isColor=False)

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 逐帧读取视频
    if not ret:
        break  # 如果没有读取到帧，则退出循环

    # 调整帧大小
    frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height))

    # 转换为灰度图像
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 垂直翻转画面
    frame = cv2.flip(frame, 1)

    # 添加高斯噪声
    frame = add_gaussian_noise(frame)

    # 写入输出视频
    out.write(frame)

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码详细解释

1. 导入必要的库

   import cv2
   import numpy as np
   

2. 定义添加高斯噪声的函数

   def add_gaussian_noise(image):
       row, col = image.shape
       mean = 0
       sigma = 15
       gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col))
       noisy = image + gauss
       noisy_img = np.clip(noisy, 0, 255)
       return noisy_img.astype(np.uint8)
   

   • 该函数接收一个灰度图像，并向其添加高斯噪声。噪声的平均值为0，标准差为15。

3. 设置输入和输出视频文件路径

   input_video = 'resources/outdoor.mp4'
   output_video = 'resources/output.mp4'
   

4. 打开输入视频

   cap = cv2.VideoCapture(input_video)
   

5. 获取视频的帧率和帧大小

   fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
   frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
   frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
   

6. 计算新的帧大小

   new_height = 540
   new_width = int((new_height / frame_height) * frame_width)
   

   • 将帧的高度调整为540像素，并按比例计算新的宽度。

7. 创建视频写入对象

   fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
   out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (new_width, new_height), isColor=False)
   

   • fourcc指定视频编码格式为MP4。
   • out对象用于将处理后的帧写入输出视频文件，isColor=False表示输出视频为灰度图像。

8. 逐帧读取和处理视频

   while True:
       ret, frame = cap.read()
       if not ret:
           break
   
       frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height))
       frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
       frame = cv2.flip(frame, 1)
       frame = add_gaussian_noise(frame)
   
       out.write(frame)
   

   • 循环读取每一帧，直到视频结束。
   • 将帧调整为新的大小，并转换为灰度图像。
   • 对帧进行垂直翻转。
   • 添加高斯噪声。
   • 将处理后的帧写入输出视频。

9. 释放资源

   cap.release()
   out.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

   • 释放视频捕捉和写入对象，关闭所有OpenCV窗口。

通过这些步骤，原始视频将被处理并保存为一个新的灰度视频，视频中的每一帧都被调整大小、翻转并添加了高斯噪声。