把视频转化成一帧一阵的图片，在转换成矩阵存储在data变量中

要将视频转化为图像帧并进一步处理成矩阵形式存入变量`data`中，你可以借助Python中的OpenCV库来实现这一过程。以下是基本步骤：

1. **导入必要的库** - 包括OpenCV (`cv2`) 和 NumPy 库，其中NumPy用于高效处理数组和矩阵操作。
2. **打开视频文件** - 使用 `cv2.VideoCapture()` 函数指定视频源路径，并创建一个VideoCapture对象。
3. **逐帧读取视频** - 通过调用`cap.read()`方法，每次迭代获取下一帧，直到视频末尾。
4. **将每一帧转化为矩阵格式** - OpenCV默认就是将每一帧作为numpy数组返回，因此可以直接将其加入到列表或其他容器结构中进行存储。
5. **组织数据** - 最后将所有帧的数据整理成合适的矩阵或者张量格式放入`data`变量里。

这是一个简单的代码示例:

import cv2
import numpy as np

# 打开视频文件
video_path = 'your_video_file_path_here'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

frames = []
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 将frame添加到列表中
    frames.append(frame)
    
# 关闭文件
cap.release()

# 将list转换成numpy array，并赋值给data变量
data = np.array(frames)

print('Data shape:', data.shape)

上述代码片段首先初始化了一个空列表`frames`用来存放每帧图像，接着进入循环读取视频帧直至完成。每成功读取一帧便追加至列表末尾。最后，将这个列表转化为NumPy数组，从而实现了视频向矩阵的转换与存储。注意替换字符串`'your_video_file_path_here'`为你实际的视频文件路径。