python+opencv实现视频抽帧示例代码(视频图像)

1、数据集简述：

虽然有主流庞大的COCO、VOC数据集，但是科研人员仍需要特殊领域要求的数据集，所以采用人工实地采集的方式进行收集数据集图像；通过拍照收集图像过于繁琐，所以通常是将摄像头无规则的移动旋转以及远近拉缩，进而录制视频；再通过视频抽帧的方式得到大量的图像，再将这些图像进行人工标注处理。

博主通过一个水下录制视频为例子，当这类图像在网上鲜有存在时，要求有关技术人员进行实拍采集，下图即为采集得到的视频。

为了避免不符合项目要求的数据增强，博主要求技术人员在录制视频时最大程度地让摄像头进行移动、旋转以及远近调节等；这样抽帧后的图像更具有泛化性。

2、代码介绍：

下面是采用以帧数为间隔的方法进行视频抽帧，博主个人认为这样子的方式调节间隔更加方便，更符合个人习惯。

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture("D:/Download/ANMR0005.mp4")  # 获取视频对象
isOpened = cap.isOpened  # 判断是否打开
# 视频信息获取
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
imageNum = 0
sum=0
timef=15  #隔15帧保存一张图片
while (isOpened):
 sum+=1
 (frameState, frame) = cap.read()  # 记录每帧及获取状态
 if frameState == True and (sum % timef==0):
  # 格式转变，BGRtoRGB
  frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  # 转变成Image
  frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
  frame = np.array(frame)
  # RGBtoBGR满足opencv显示格式
  frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
  imageNum = imageNum + 1
  fileName = 'D:/Download/video_image/image' + str(imageNum) + '.jpg'  # 存储路径
  cv2.imwrite(fileName, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])
  print(fileName + " successfully write in")  # 输出存储状态
 elif frameState == False:
  break
print('finish!')
cap.release()