Python读取视频的两种方法(imageio和cv2)
本文介绍Python中读取视频的两种主流方式:imageio和cv2。imageio安装简便,支持指定帧显示;cv2直接返回数组,适合从头到尾处理。通过对比两种方法的代码示例与特性,帮助开发者根据实际需求选择合适方案,并简要说明显示差异。
在Python中读取视频文件,主要有两种常用方法,用户可根据具体应用场景和个人偏好进行选择。
第一种方法:
采用imageio库。若环境中未安装该库,可通过pip命令进行安装,或手动下载相关文件。安装完成后,重启终端即可正常使用该库进行调用。
import pylab
import imageio
#视频的绝对路径
filename = '/path/to/your/video.mp4'
#可以选择解码工具
vid = imageio.get_reader(filename, 'ffmpeg')
for im in enumerate(vid):
#image的类型是mageio.core.util.Image可用下面这一注释行转换为arrary
#image = skimage.img_as_float(im).astype(np.float32)
fig = pylab.figure()
fig.suptitle('image #{}'.format(num), fontsize=20)
pylab.imshow(image)
pylab.show()
第二种方法:
采用cv2库。此方法的优势在于其返回值直接为数组格式,无需额外进行类型转换。然而,与第一种方法相比,imageio支持指定显示特定帧,而cv2这种方式则是从视频开头读取至结尾。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import imageio
import skimage.io
import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('/path/to/your/video.mp4')
while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('image', frame)
k = cv2.waitKey(20)
#q键退出
if (k & 0xff == ord('q')):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
值得注意的是,上述两种方法在视频显示的实现方式上存在差异。此处不再深入展开具体细节,读者可通过实际编码操作来直观体会其中的不同。
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