1. Extracción de marco:
Este paso implica leer un archivo de video y extraer marcos individuales (imágenes) a intervalos específicos o en todos los cuadros.
* usando OpenCV (Python):
`` `Python
Importar CV2
def extrac_frames (video_path, output_path, interval =1):#interval es el factor de omisión de la trama
"" "
Extrae marcos de un archivo de video.
Args:
Video_Path:ruta al archivo de video de entrada.
output_path:ruta al directorio donde se guardarán los marcos.
Intervalo:Extraiga cada enésimo marco (el valor predeterminado es 1, para cada cuadro).
"" "
VIDCAP =CV2.VIDEOCAPTURE (video_path)
éxito, imagen =vidcap.read ()
recuento =0
Mientras que el éxito:
Si count % interval ==0:
cv2.imwrite (f "{output_path}/frame_ {count} .jpg", imagen) # Guardar marco como archivo jpeg
éxito, imagen =vidcap.read ()
recuento +=1
Vidcap.Release ()
print (f "marcos extraídos a {output_path}")
Uso de ejemplo:
video_path ="your_video.mp4" # reemplazar con su ruta de archivo de video
output_path ="Frames" # Reemplace con el directorio de salida deseado
Extract_frames (video_path, output_path, interval =10) #extrate cada décimo cuadro.
`` `` ``
Antes de ejecutar esto, asegúrese de tener OpenCV instalado (`Pip Instale OpenCV-Python`). Crea el directorio `Frames` de antemano.
2. Procesamiento de imágenes:
Una vez que se extraen los marcos, puede aplicar varias técnicas de procesamiento de imágenes. Aquí hay algunos ejemplos usando OpenCV:
* Resultado:
`` `Python
Importar CV2
def resize_image (image_path, output_path, ancho, altura):
img =cv2.imread (image_path)
reed_img =cv2.resize (img, (ancho, altura))
cv2.imwrite (output_path, reeding_img)
#Ejemplo
resize_image ("Frames/Frame_0.jpg", "RESEDE_FRAME.JPG", 320, 240)
`` `` ``
* Scaling:
`` `Python
Importar CV2
Def GrayScale_Image (image_path, output_path):
img =cv2.imread (image_path)
Gray_img =CV2.CVTColor (IMG, CV2.Color_BGR2Gray)
cv2.imwrite (output_path, Gray_img)
#Ejemplo
GrayScale_Image ("Frames/Frame_0.jpg", "Gray_frame.jpg")
`` `` ``
* Detección de borde (astuto):
`` `Python
Importar CV2
def canny_edge_detection (image_path, output_path, umbral1, umbral2):
img =cv2.imread (image_path, cv2.imread_grayscale) #canny funciona en escala gris
Bordes =CV2.Canny (IMG, umbral1, umbral2)
cv2.imwrite (output_path, bordes)
#Ejemplo
canny_edge_detection ("frames/frame_0.jpg", "edges.jpg", 100, 200)
`` `` ``
* desenfoque (gaussiano):
`` `Python
Importar CV2
def gaussian_blur (image_path, output_path, ksize):
img =cv2.imread (image_path)
Blurred =cv2.Gaussianblur (img, ksize, 0)
CV2.ImWrite (output_path, borrosa)
#Example - núcleo 5x5
Gaussian_blur ("Frames/Frame_0.jpg", "blurred.jpg", (5,5)))
`` `` ``
Estos son solo algunos ejemplos básicos. OpenCV proporciona una amplia gama de funciones para el procesamiento de imágenes, que incluyen:
* umbral: Convertir una imagen en blanco y negro basado en la intensidad del píxel.
* Filtrado: Eliminar el ruido o mejorar las características.
* Detección de objetos: Identificar y localizar objetos dentro de la imagen.
* segmentación: Dividir la imagen en regiones significativas.
* Conversión del espacio de color: Cambiar la representación de color de la imagen (por ejemplo, RGB a HSV).
3. Combinación de extracción de cuadro y procesamiento de imágenes:
Puede combinar estos pasos para procesar cada marco extraído:
`` `Python
Importar CV2
importar sistema operativo
... (Función Extract_frames desde arriba) ...
def procese_frames (video_path, output_path, interval =1):
Extract_frames (video_path, output_path, intervalo)
para el nombre de archivo en OS.ListDir (output_path):
if filename.endswith (". jpg"):
image_path =os.path.join (output_path, nombre de archivo)
GrayScale_Image (Image_Path, OS.Path.Join (Output_Path, FileName.replace (". JPG", "_gray.jpg"))) #Example:Procesamiento de escala de grises
#Uso de ejemplo:
video_path ="your_video.mp4"
output_path ="Processed_frames"
Process_frames (video_path, output_path, interval =5)
`` `` ``
Recuerde instalar las bibliotecas necesarias (`Pip Instale OpenCVV-Python`). Ajuste las rutas y parámetros de archivos según sea necesario para sus requisitos específicos de video y procesamiento. Para tareas más avanzadas, considere usar bibliotecas como Scikit-Image para un análisis de imágenes más sofisticado.