如何使用python opencv库玩转视频帧率
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摘要： 需求背景在很多时候我们需要抽取视频的某一帧做一些分析或修改等；比如笔者需求就是判断一个人在该视频中出现的频率，以判断他是否是这段视频的主角；关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV 拥有包括 300... ...
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在很多时候我们需要抽取视频的某一帧做一些分析或修改等；比如笔者需求就是判断一个人在该视频中出现的频率，以判断他是否是这段视频的主角；
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。 OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的
。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。 我们就通过 OpenCV 提供的一些方法来构造出这个人脸检测 （ face detection ） 程序来。
pip install opencv-python
用opencv按一定间隔截取视频帧，并保存为图片。
这个例子使用python编程：
代码:
运行完成后在生成的图片文件夹中会写入很多图片，也就是我们刚刚每个count帧抽出的画面
根据这个抽帧情况来看该视频主角应该就是TRUMP了；
抽帧之前当然要做一些视频属性的判断，如视频时长、视频大小等
以下是opencv-python可以获取视频的相关信息，可以通过从0开始的序号获取
CV_CAP_PROP_POS_MSEC 视频文件的当前位置（以毫秒为单位）或视频捕获时间戳。
CV_CAP_PROP_POS_FRAMES 接下来要解码/捕获的帧的基于0的索引。
CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO 视频文件的相对位置：0 - 电影的开始，1 - 电影的结尾。
CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH 视频流中帧的宽度。
CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 视频流中帧的高度。
CV_CAP_PROP_FPS 帧速率。
CV_CAP_PROP_FOURCC 编解码器的4字符代码。
CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT 视频文件中的帧数。
CV_CAP_PROP_FORMAT 返回的Mat对象的格式 retrieve() 。
CV_CAP_PROP_MODE 指示当前捕获模式的特定于后端的值。
CV_CAP_PROP_BRIGHTNESS 图像的亮度（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_CONTRAST 图像对比度（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_SATURATION 图像的饱和度（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_HUE 图像的色调（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_GAIN 图像的增益（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_EXPOSURE 曝光（仅适用于相机）。
CV_CAP_PROP_CONVERT_RGB 布尔标志，指示是否应将图像转换为RGB。
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_U 白平衡设置的U值（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_WHITE_BALANCE_V 白平衡设置的V值（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_RECTIFICATION 立体摄像机的整流标志（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_ISO_SPEED摄像机 的ISO速度（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
CV_CAP_PROP_BUFFERSIZE 存储在内部缓冲存储器中的帧数（注意：目前仅支持DC1394 v 2.x后端）
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