[人工智能]目标检测YOLO算法数据集制作：利用Python将视频切分成图片

项目场景：?

最近在做目标检测的项目，深度学习和机器学习能工作的第一步就是让我们的模型有足够的数据集进行训练和学习，获取图片数据集的方法有很多，比如网络爬虫爬取我们的我们需要类别的图片；图片作为目标检测的数据集。

目录

项目场景：?

一、导入需要的Python库

二、定义切分视频函数

特别注意的是：函数里面提供了两个功能

1：可以将所有截取的照片放在一个文件夹里面，在定义的函数里面运行如下函数

2：如果想让截取的图片存放的目录文件夹和原始文件存放的文件目录一样，则将上面的代码注释掉运行下面的代码

三、定义主函数

总结

一、导入需要的Python库

'''
os 库是Python标准库，包含几百个函数，常用的有路径操作、进程管理、环境参数等。
cv2库是opencv-python这个第三方库，可以利用anaconda中利用命令的方式下载。
下载方式为conda install opencv-Python。或通过pip的方式：pip install opencv-python
'''
import cv2
import os

二、定义切分视频函数

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文件保存采用三级目录的方式，
path是文件的绝对路径，例如：从盘符开始的路径：D:\实验\test\zhaopan.jpg
dir是path路径下的某个文件夹的名称，
file是dir文件下某个视频文件的名称
注意：我们从文件夹里面复制下来的路径是D:\实验\test\zhaopan.jpg这样的，
但是代码中的路径应该是D:/实验/test/zhaopan.jpg，需要用反斜杠去写路径。
'''
def video_to_frames(path, dir, file, savepath):
    # VideoCapture视频读取类
    # 抽取帧数
    videoCapture = cv2.VideoCapture()
    videoCapture.open(path)

    # 将视频名称切分为名字和后缀MP4，放在一个列表里面
    file = file.split('.mp4')
    # 将列表里面的第一个元素取出来，就是不带后缀的名字
    file = file[0]

    n = 1
    # 30帧一秒，则此处为3秒切一次
    frametime = 30
    # 取出总帧数
    frames = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

    for i in range(int(frames)):
        # ret是一个bool类型的数，当为True的时候将这帧照片取出保存在frame里面，反之不取出。
        ret, frame = videoCapture.read()

        if i % frametime == 0:
            # 截取的图片的绝对路径，这里我们要建立一个保存图片的文件夹，例如D:/截图，这里是将图片放在一个文件夹下
            # filename = 'D:/截图' + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            # 如果不想将图片放在一个文件下，而是和源文件一样的目录结构用下面代码
            filename = savepath + '/' + dir + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            folder = savepath + '/' + dir
            if not os.path.exists(folder):  # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹
                os.makedirs(folder)

            # 将截取视频的图片保存到绝对路径下面
            cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tofile(filename)
            print(filename)
            n += 1

特别注意的是：函数里面提供了两个功能

1：可以将所有截取的照片放在一个文件夹里面，在定义的函数里面运行如下函数

        if i % frametime == 0:
            # 截取的图片的绝对路径，这里我们要建立一个保存图片的文件夹，例如D:/截图，这里是将图片放在一个文件夹下
            filename = 'D:/截图' + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            # 如果不想将图片放在一个文件下，而是和源文件一样的目录结构用下面代码
            # filename = savepath + '/' + dir + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            # folder = savepath + '/' + dir
            # if not os.path.exists(folder):  # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹
            #     os.makedirs(folder)

2：如果想让截取的图片存放的目录文件夹和原始文件存放的文件目录一样，则将上面的代码注释掉运行下面的代码

        if i % frametime == 0:
            # 截取的图片的绝对路径，这里我们要建立一个保存图片的文件夹，例如D:/截图，这里是将图片放在一个文件夹下
            # filename = 'D:/截图' + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            # 如果不想将图片放在一个文件下，而是和源文件一样的目录结构用下面代码
            filename = savepath + '/' + dir + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            folder = savepath + '/' + dir
            if not os.path.exists(folder):  # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹
                os.makedirs(folder)

三、定义主函数

if __name__ == '__main__':
    # 保存文件夹的路径
    savepath = 'D:/截图'
    # 将一级目录下的所有文件夹的名称以列表的形式保存
    dirs = os.listdir("D:/实验")
    for dir in dirs:
        # 将二级目录和一级目录合并，取出二级目录下所有视频文件名称，保存到列表里面
        files = os.listdir("D:/实验/" + dir)
        # 得到每个视频文件的绝对路径，并利用切分函数对其进行切分，为了防止异常发生，在出现异常的时候可以继续运行该函数
        for file in files:
            path = 'D:/实验/{}/{}'.format(dir, file)
            try:
                video_to_frames(path, dir, file, savepath)
            except Exception:
                continue

总结

该代码有个缺点就是剪切的视频保存的路径必须要在第二级目录里面，但是大家可以根据自己的需求将代码改成在一级目录下。总代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import os

'''
文件保存采用三级目录的方式，
path是文件的绝对路径，例如：从盘符开始的路径：D:\实验\test\zhaopan.jpg
dir是path路径下的某个文件夹的名称，
file是dir文件下某个视频文件的名称
注意：我们从文件夹里面复制下来的路径是D:\实验\test\zhaopan.jpg这样的，
但是代码中的路径应该是D:/实验/test/zhaopan.jpg，需要用反斜杠去写路径。
'''
def video_to_frames(path, dir, file, savepath):
    # VideoCapture视频读取类
    # 抽取帧数
    videoCapture = cv2.VideoCapture()
    videoCapture.open(path)

    # 将视频名称切分为名字和后缀MP4，放在一个列表里面
    file = file.split('.mp4')
    # 将列表里面的第一个元素取出来，就是不带后缀的名字
    file = file[0]

    n = 1
    # 30帧一秒，则此处为3秒切一次
    frametime = 30
    # 取出总帧数
    frames = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

    for i in range(int(frames)):
        # ret是一个bool类型的数，当为True的时候将这帧照片取出保存在frame里面，反之不取出。
        ret, frame = videoCapture.read()

        if i % frametime == 0:
            # 截取的图片的绝对路径，这里我们要建立一个保存图片的文件夹，例如D:/截图，这里是将图片放在一个文件夹下
            filename = 'D:/截图' + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            # 如果不想将图片放在一个文件下，而是和源文件一样的目录结构用下面代码
            # filename = savepath + '/' + dir + '/' + file + '_' + str(n) + '.jpg'
            # folder = savepath + '/' + dir
            # if not os.path.exists(folder):  # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹
            #     os.makedirs(folder)

            # 将截取视频的图片保存到绝对路径下面
            cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tofile(filename)
            print(filename)
            n += 1


if __name__ == '__main__':
    # 保存文件夹的路径
    savepath = 'D:/截图'
    # 将一级目录下的所有文件夹的名称以列表的形式保存
    dirs = os.listdir("D:/实验")
    for dir in dirs:
        # 将二级目录和一级目录合并，取出二级目录下所有视频文件名称，保存到列表里面
        files = os.listdir("D:/实验/" + dir)
        # 得到每个视频文件的绝对路径，并利用切分函数对其进行切分，为了防止异常发生，在出现异常的时候可以继续运行该函数
        for file in files:
            path = 'D:/实验/{}/{}'.format(dir, file)
            try:
                video_to_frames(path, dir, file, savepath)
            except Exception:
                continue