为什么使用Python处理视频？

Python凭借其简洁的语法和丰富的库支持，成为视频处理领域的强大工具。OpenCV作为最流行的计算机视觉库，提供了简单易用的视频处理接口。

安装OpenCV库

使用pip安装OpenCV-Python包：

pip install opencv-python

如果需要更多功能（如CUDA加速），可以安装完整版：

pip install opencv-contrib-python

读取视频文件

使用OpenCV读取视频文件的基本步骤：

1. 创建VideoCapture对象
2. 检查视频是否成功打开
3. 循环读取视频帧
4. 处理每一帧
5. 释放资源

示例代码：读取并显示视频

import cv2

# 创建VideoCapture对象
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')

# 检查视频是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("无法打开视频文件")
    exit()

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    
    # 如果读取失败，退出循环
    if not ret:
        print("视频播放完毕或发生错误")
        break
    
    # 显示当前帧
    cv2.imshow('Video Playback', frame)
    
    # 按'q'键退出
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

保存视频文件

保存视频需要创建VideoWriter对象，指定编码器和输出参数：

示例代码：处理并保存视频

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')

# 获取原视频属性
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 创建VideoWriter对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # 编码器
out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 示例处理：转换为灰度图
    processed_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 重新转换为BGR（三通道）以便正确写入
    processed_frame = cv2.cvtColor(processed_frame, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    
    # 写入帧
    out.write(processed_frame)
    
    # 显示处理过程
    cv2.imshow('Processing', processed_frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

完整示例：视频处理流水线

下面是一个完整的视频处理示例，包含读取、处理和保存：

import cv2
import numpy as np

def process_frame(frame):
    """处理视频帧的示例函数"""
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
    
    # 转换为彩色以便显示
    edges_colored = cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    
    # 添加文本水印
    cv2.putText(edges_colored, 'OpenCV Processing', (20, 40), 
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    
    # 合并原帧和处理结果
    combined = np.hstack((frame, edges_colored))
    
    return combined

# 主程序
input_file = 'input_video.mp4'
output_file = 'processed_video.avi'

cap = cv2.VideoCapture(input_file)
if not cap.isOpened():
    print(f"无法打开视频文件: {input_file}")
    exit()

# 获取视频属性
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 创建输出视频（宽度加倍）
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width*2, height))

frame_count = 0
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 处理帧
    processed = process_frame(frame)
    
    # 写入输出视频
    out.write(processed)
    
    # 显示进度
    frame_count += 1
    print(f"处理进度: {frame_count}帧", end='\r')
    
    # 显示处理结果
    cv2.imshow('Video Processing', processed)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
print(f"\n视频处理完成! 输出保存至: {output_file}")

常见问题与解决方案

本教程提供Python3视频处理的基础知识，实际应用中可根据需求扩展功能