[Python] opencvで動画のフレームを取得して保存する方法

pip install opencv-python

import cv2
# 動画ファイルのパスを指定
video_path = 'path/to/your/video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

ret, frame = cap.read()
if ret:
    # フレームが正常に取得できた場合の処理
    cv2.imshow('Frame', frame)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break  # フレームが取得できなかった場合、ループを終了
    # フレームの処理(例：表示)
    cv2.imshow('Frame', frame)
    # 'q'キーが押されたらループを終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()  # リソースを解放
cv2.destroyAllWindows()  # 全てのウィンドウを閉じる

import cv2
# フレームを保存するためのサンプルコード
frame = cv2.imread('path/to/your/frame.jpg')  # 例としてフレームを読み込む
cv2.imwrite('saved_frame.jpg', frame)  # フレームを画像として保存

import cv2
# 動画ファイルの読み込み
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # フレームを動的にファイル名を変更して保存
    filename = f'frame_{frame_count:04d}.jpg'  # 例: frame_0000.jpg
    cv2.imwrite(filename, frame)
    frame_count += 1
cap.release()

import os
import cv2
# 保存先ディレクトリの指定
output_dir = 'saved_frames'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)  # ディレクトリが存在しない場合は作成
# 動画ファイルの読み込み
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # フレームを指定したディレクトリに保存
    filename = os.path.join(output_dir, f'frame_{frame_count:04d}.jpg')
    cv2.imwrite(filename, frame)
    frame_count += 1
cap.release()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    if frame_count % 2 == 0:  # 2フレームごとに1フレームを取得
        cv2.imshow('Frame', frame)
    frame_count += 1
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_number = 10  # 取得したいフレーム番号を指定
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_number)  # フレーム番号を設定
ret, frame = cap.read()
if ret:
    cv2.imshow('Frame', frame)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # フレームをリサイズ
    resized_frame = cv2.resize(frame, (640, 480))  # 幅640px、高さ480pxにリサイズ
    cv2.imshow('Resized Frame', resized_frame)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

rotated_frame = cv2.rotate(frame, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)  # 時計回りに90度回転

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # テキストを描画
    cv2.putText(frame, 'Sample Text', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)
    # 矩形を描画
    cv2.rectangle(frame, (100, 100), (300, 300), (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow('Frame with Text and Shapes', frame)
    frame_count += 1
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # グレースケールに変換
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # グレースケールフレームを保存
    cv2.imwrite(f'gray_frame_{frame_count:04d}.jpg', gray_frame)
    cv2.imshow('Grayscale Frame', gray_frame)
    frame_count += 1
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
def apply_mosaic(frame, block_size=10):
    # フレームをモザイク処理
    h, w = frame.shape[:2]
    temp = frame.copy()
    for i in range(0, h, block_size):
        for j in range(0, w, block_size):
            # ブロックの平均色を計算
            block = temp[i:i+block_size, j:j+block_size]
            avg_color = block.mean(axis=(0, 1)).astype(int)
            # ブロックを平均色で塗りつぶす
            frame[i:i+block_size, j:j+block_size] = avg_color
    return frame
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # モザイク処理を適用
    mosaic_frame = apply_mosaic(frame)
    # モザイクフレームを保存
    cv2.imwrite(f'mosaic_frame_{frame_count:04d}.jpg', mosaic_frame)
    cv2.imshow('Mosaic Frame', mosaic_frame)
    frame_count += 1
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import cv2
import os
# 保存したフレームのディレクトリ
frame_dir = 'saved_frames'
frame_files = sorted(os.listdir(frame_dir))  # フレームファイルをソート
# 動画の設定
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, 30.0, (640, 480))  # フレームサイズは適宜変更
for frame_file in frame_files:
    frame_path = os.path.join(frame_dir, frame_file)
    frame = cv2.imread(frame_path)
    out.write(frame)  # フレームを動画に追加
out.release()  # 動画ファイルを保存

  import os
  output_dir = 'saved_frames'
  os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)  # ディレクトリを作成

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # フレームレートを取得
start_time = 0  # 開始時間(秒)
end_time = 10   # 終了時間(秒)
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    current_time = frame_count / fps  # 現在の時間(秒)
    if start_time <= current_time <= end_time:
        cv2.imwrite(f'frame_{frame_count:04d}.jpg', frame)  # フレームを保存
    frame_count += 1
cap.release()

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
ret, prev_frame = cap.read()
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # フレームの差分を計算
    diff = cv2.absdiff(prev_frame, frame)
    gray_diff = cv2.cvtColor(diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray_diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # 動きがあるかどうかを判断
    if cv2.countNonZero(thresh) > 500:  # 動きがある場合
        cv2.imwrite(f'moving_frame_{frame_count:04d}.jpg', frame)  # フレームを保存
    prev_frame = frame
    frame_count += 1
cap.release()

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture('path/to/your/video.mp4')
frame_count = 0
brightness_threshold = 100  # 明るさの閾値
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # フレームの平均明るさを計算
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mean_brightness = np.mean(gray_frame)
    # 明るさが閾値を超えた場合にフレームを保存
    if mean_brightness > brightness_threshold:
        cv2.imwrite(f'bright_frame_{frame_count:04d}.jpg', frame)  # フレームを保存
    frame_count += 1
cap.release()