python基于opencv的实时视频处理,opencv视频流图像识别

　　本文主要介绍了基于OpenCV模块的python实现将视频流数据切割成图像帧数据。今天主要练习视频流数据的预处理，有需要的朋友可以参考一下。

　　对动态视频流数据的处理可以转化为对静态图像帧的处理，从而可以在不改变图像模型的情况下实现对视频流数据的处理。当然，视频流数据也可以通过视频处理方法直接处理。在这里，今天主要练习视频流数据的预处理，即将视频流数据切割成图像帧数据。实际内容很简单，如下图：

　　#!usr/bin/env python

　　#编码：utf-8

　　_ _作者_ 3360沂水韩城

　　功能：将视频数据切割成图像数据。

　　导入操作系统

　　导入cv2

　　将numpy作为np导入

　　将cv2.cv作为cv导入

　　def cut video 2 pictures(video _ path= fr . MP4 ，saveDir= pictures/my/):

　　视频数据被切割成图像数据。

　　如果不是os.path.exists(saveDir):

　　os.makedirs(保存目录)

　　vc=cv2。视频捕获(视频路径)

　　c=1

　　如果VC . is open():

　　rval，frame=vc.read()

　　else:

　　rval=False

　　而rval:

　　rval，frame=vc.read()

　　cv2.imwrite(saveDir str(c)。jpg ，框架)

　　c=c 1

　　cv2.waitKey(1)

　　vc.release()

　　if __name__==__main__:

　　cut vedios 2 pictures(vedio _ path= vedios/cat _ dog . MP4 ，saveDir=pictures/cat_dog/)

　　测试数据是在网上找到的一个Kaggle图像分类比赛中猫狗大战的神经网络模型示意图。结果如下：

　　一共切了126帧图像数据，挺有意思的。

　　关于python基于OpenCV模块将视频流数据切割成图像帧数据的这篇文章到此为止。有关将python视频流数据切割成图像帧数据的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！

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