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使用opencv
前几天做实验的时候，用到了opencv-python读视频并进行检测。
用的就是传统的一样的方法，cv2.VideoCapture(video_path)，read()方法读取一帧，然后再把读到帧送入检测器，此处贴一部分代码上去。
import cv2video_path = "F:/1/1.mp4"
capture = cv2.VideoCapture(video_path)while True:ret, frame = capture.read()if not ret:breakresults = detector.predict(frame)
cv2.waiiKey(-1)
但是这样存在一些问题， 在特定的应用上每帧都检测的话，时间效率上很差。
于是我对代码进行了一些改进，设定每秒检测一次。
import cv2video_path = "F:/1/1.mp4"
capture = cv2.VideoCapture(video_path)
fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 视频的帧率FPS
total_frame = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) # 视频的总帧数for i in range(int(total_frame)):ret, frame = capture.read()if not ret:breakif i % fps == 0:results = detector.predict(frame)
cv2.waitKey(-1)
这样修改之后，每秒会选取一帧进行检测，速度明显快了许多。但是呢，自己又测试了一下，这样大部分的时间都会浪费在读视频帧的过程中。
例如：我的视频是30FPS，也就是说每30帧取出来1帧进行检测，这就浪费了29帧的读取时间。
还样的方式还是太耗时，于是再次进行了一波改进：
read函数其实是grab和retrieve函数的结合
–grab函数 捕获下一帧
–retrieve函数 对该帧进行解码
思路就是：只捕获，但是不解码，对于需要的帧再进行解码。
附上我参考的博客：
read、grab、retrieve函数详细解释
import cv2video_path = "F:/1/1.mp4"
capture = cv2.VideoCapture(video_path)
fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 视频的帧率FPS
total_frame = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) # 视频的总帧数for i in range(int(total_frame)):ret = capture.grab()if not ret:print("Error grabbing frame from movie!")breakif i % fps == 0:ret, frame = capture.retrieve()if ret:results = detector.predict(frame)else:print("Error retrieving frame from movie!")break
cv2.waitKey(-1)
这样，速度就更快了。
此外，还有一个方法是人为设定读取的帧数，利用set函数，但是在测试中，有的视频无法读取帧。就只简单附在后面，供大家参考吧。
i = 100 # 人为设定要读取的视频帧，从0开始计数
capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)
ret, frame = capture.read()
本文标签： 使用opencv
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