【1】引言
上一次课学习了用opencv读取图像，掌握了三个函数：cv.imread()、cv.imshow()、cv.imwrite()
相关链接如下：
python学opencv|读取图像-CSDN博客
这次课我们继续，来学习用opencv读取视频。
【2】学习资源
首先是官网资源，查看下述代码：
OpenCV: Getting Started with Videos
然后是对应的中文版博客资源，查看下述链接：
2. GUI 功能 - 视频入门 - 《OpenCV 中文文档 4.0.0》 - 书栈网 · BookStack
这两个内容基本上是一模一样，所以按照自己的喜好选用即可。
这次课程的学习目的是掌握视频的读取和保存，涉及两个函数：
cv.VideoCapture()，cv.VideoWriter()
【3】函数解读
【3.1】cv.VideoCapture()函数
点击下述链接，直达官网解读页面：
https://docs.opencv.org/4.0.0/d8/dfe/classcv_1_1VideoCapture.html
这里的核心意思也很简单：Class for video capturing from video files, image sequences or cameras.
简而言之就是：从视频文件、系列图片或者照相机中读取视频。
【3.2】cv.VideoWrite()函数
点击下述链接，直达官网解读页面：
OpenCV: cv::VideoWriter Class Reference
核心意思：Video writer class.
简而言之就是：保存视频。
【4】 代码解读
在上述解读的基础上，我们尝试理解代码。
书栈网2. GUI 功能 - 视频入门 - 《OpenCV 中文文档 4.0.0》 - 书栈网 · BookStack提供了非常简洁的代码，我们对其解读：
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
while(True):
# 一帧一帧捕捉
ret, frame = cap.read()
# 我们对帧的操作在这里
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示返回的每帧
cv.imshow('frame',gray)
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 当所有事完成，释放 VideoCapture 对象
cap.release()
cv.destroyAllWindows()首先是引入计算和opencv模块：
import numpy as np #引入计算模块 import cv2 as cv #引入opencv模块
然后直接调用cv.VideoCapture()函数读取视频：
cap = cv.VideoCapture(0) #读取视频
之后给了一个自定义函数，这个函数逐帧读取视频，然后把视频变成灰色输出，里面使用了imshow()函数支持输出：
while (True): #自定义函数
# 一帧一帧捕捉
ret, frame = cap.read()
# 我们对帧的操作在这里
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) #将每一帧都换成灰色
# 显示返回的每帧
cv.imshow('frame', gray) #输出灰色的视频
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
然后任务完成释放所有对象：
# 当所有事完成，释放 VideoCapture 对象 cap.release() #读取完成后，释放，也就是任务完成后休息 cv.destroyAllWindows() #关闭窗口
实际上运行上述代码没有任何输出，甚至还会保存，因为至少没有视频支持读取。
所以为了完成对代码的理解，还有必要稍加改写。
上次课已经知晓，要被读取的对象最好和python程序放在一起，所以我做了一个视频，和程序放在了同一个位置，视频链接为：
dnlp-aixmls
然后把代码修改为：
import numpy as np #引入计算模块
import cv2 as cv #引入opencv模块
cap = cv.VideoCapture('dnlp-aixmls.mp4') #读取视频
while (True): #自定义函数
# 一帧一帧捕捉
ret, frame = cap.read()
# 我们对帧的操作在这里
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) #将每一帧都换成灰色
# 显示返回的每帧
cv.imshow('frame', gray) #输出灰色的视频
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 当所有事完成，释放 VideoCapture 对象
cap.release() #读取完成后，释放，也就是任务完成后休息
cv.destroyAllWindows() #关闭窗口视频按照灰色的模样进行了输出，效果为：
使用python+opencv转化灰度视频
【5】 灰度视频保存
根前述内容，已知使据用cv.VideoWrite()函数可以保存视频。
先引入一个翻转视频后再将其保存的示例，示例依然来自：2. GUI 功能 - 视频入门 - 《OpenCV 中文文档 4.0.0》 - 书栈网 · BookStack
import numpy as np #引入计算模块
import cv2 as cv #引入opencv模块
cap = cv.VideoCapture(0) #读取视频
# 声明编码器和创建 VideoWrite 对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') #指定视频解码器，XVID只是其中一种方法
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) #输出视频
while (cap.isOpened()): #自定义函数
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
frame = cv.flip(frame, 0) #对图像进行翻转，调用了flip()函数
# 写入已经翻转好的帧
out.write(frame) #保存视频
cv.imshow('frame', frame) #输出视频
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
# 释放已经完成的工作
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()上面先给出了加了注释的官网示例代码，然后我们很直观的会发现保存视频主要增加了两行汇总要代码：
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') #指定视频解码器，XVID只是其中一种方法
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) #输出视频
fourcc用于视频解码，out用于视频保存。
逻辑上也非常简单，先知道了视频的格式，也就是掌握了该如何处理的方法，然后按照期待的方向将其格式和名称进行转化就可以。
不过官网代码还不能直接使用，所以我们稍微修改一下，转化为下述形式：
import numpy as np #引入计算模块
import cv2 as cv #引入opencv模块
cap = cv.VideoCapture('dnlp-aixmls.mp4') #读取视频
# 声明编码器和创建 VideoWrite 对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') #指定视频解码器，XVID只是其中一种方法
out = cv.VideoWriter('output-100.mp4', fourcc, 20.0, (1920, 1040)) #输出视频
while (cap.isOpened()): #自定义函数
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
frame = cv.flip(frame, 0) #对图像进行翻转，调用了flip()函数
# 写入已经翻转好的帧
out.write(frame) #保存视频
cv.imshow('frame', frame) #输出视频
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
# 释放已经完成的工作
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()实际上我们看到这是一个彩色的翻转视频，链接如下。
使用python+opencv翻转视频
结合一下对前面的灰度视频转化的操作，我们尝试保存一下灰度视频。
首先输入下述代码：
import numpy as np #引入计算模块
import cv2 as cv #引入opencv模块
cap = cv.VideoCapture('dnlp-aixmls.mp4') #读取视频
# 声明编码器和创建 VideoWrite 对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') #指定视频解码器，XVID只是其中一种方法
out = cv.VideoWriter('output-flip-gray.mp4', fourcc, 20.0, (1920, 1040),False) #输出视频
while (cap.isOpened()): #自定义函数
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
frame = cv.flip(frame, 0) #对图像进行翻转，调用了flip()函数
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 写入已经翻转好的帧
out.write(gray) #保存视频
cv.imshow('gray', gray) #输出视频
if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
# 释放已经完成的工作
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()这里和之前纯翻转代码的区别是：
【a】cv.VideoWrite()函数后增加了False，正是False参数的出现实现了灰度视频保存；
【b】out.write()和cv.imshow()的参数是gray，它们和False参数一起，保证了保存灰度视频。
【c】修改out.write()和cv.imshow()的参数gray为frame，代码不可以运行。
在v.VideoWrite()函数的官网OpenCV: cv::VideoWriter Class Reference，可以看到解释：
图1
时间也会发现这是一个小细节，只有在cv.VideoWrite()函数后增加了False参数，灰度视频才会被成功保存。
图2
保存后的翻转灰度视频为：
python+opencv做灰度视频并将其翻转
【6】 总结
初步学习了使用cv.VideoCapture()函数和cv.VideoWrite()函数处理视频的基本技巧。
