我試圖使用cv2.VideoCapture. 但是，我發現以下兩種方法都成功讀取了影像，但是影像不同。我想知道哪種是讀取第 600 幀的正確方法，為什么結果影像不同？它與mp4編碼有關嗎？謝謝！
方法#1
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 1187
cap.set(1, 600)
ret, frame1 = cap.read() # Read the frame
方法#2
cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")
print(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 1187
for i in range(601):
ret, frame2 = cap.read() # Read the frame
uj5u.com熱心網友回復：
要讀取/獲取視頻的X第 th 幀或類似地確定視頻檔案中的幀數，有兩種方法：
- 方法 #1：利用內置 OpenCV 屬性訪問視頻檔案元資訊，快速高效但不準確
- 方法#2：使用一個緩慢且低效但準確的計數器手動回圈視頻檔案中的每一幀
方法 #1 速度很快，并且依賴于 OpenCV 的視頻屬性功能，該功能幾乎可以立即確定視頻檔案中的幀資訊。但是，由于它取決于您的 OpenCV 和視頻編解碼器版本，因此需要權衡準確性。從檔案中：
讀/寫屬性涉及很多層。沿著這條鏈可能會發生一些意想不到的結果。有效行為取決于設備硬體、驅動程式和 API 后端。
另一方面，手動計數每一幀直到我們達到所需的幀數將是 100% 準確的，盡管它會慢得多。這是一個示例來演示兩種方法之間的不一致行為。它默認嘗試執行方法#1，如果失敗，它將自動使用方法#2
def frame_count(video_path, manual=False):
def manual_count(handler):
frames = 0
while True:
status, frame = handler.read()
if not status:
break
frames = 1
return frames
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# Slow, inefficient but 100% accurate method
if manual:
frames = manual_count(cap)
# Fast, efficient but inaccurate method
else:
try:
frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
except:
frames = manual_count(cap)
cap.release()
return frames
基準
if __name__ == '__main__':
import timeit
import cv2
start = timeit.default_timer()
print('frames:', frame_count('testtest.mp4', manual=False))
print(timeit.default_timer() - start, '(s)')
start = timeit.default_timer()
print('frames:', frame_count('testtest.mp4', manual=True))
print(timeit.default_timer() - start, '(s)')
方法 #1 結果
frames: 3671
0.018054921 (s)
方法 #2 結果
frames: 3521
9.447095287 (s)
請注意這兩種方法如何相差 150 幀，并且Method #2 比 Method #1 慢得多。一般來說，如果您需要速度但愿意犧牲準確性，請使用方法#1。在您可以延遲但需要精確幀的情況下，請使用方法 #2。
所以結論是：當您使用cap.get或任何內置的 VideoCaptureProperties 時cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT，您實際上是在使用快速有效但不準確的方法 #1。在您的第一個示例中，當您嘗試使用 讀取精確幀時cap.set，您實際上得到的是接近所需X第幀而不是實際幀的“估計”X幀。相反，從您的第二個代碼片段中，您將手動逐幀瀏覽每一幀，因此當它落在X第 th 幀時，可以保證是準確的。這就是為什么當您嘗試使用每種方法讀取相同的幀號時，您可能會得到不同的影像。
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