设计思路4、 将视频读取到 NumPy 数组中

将视频读取到 NumPy 数组中，可以使用 OpenCV 库来实现。以下是实现的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频
video_capture = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 获取视频帧率和总帧数
fps = video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
total_frames = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# 定义一个空的 NumPy 数组来保存视频帧
video_frames = np.empty((total_frames, ), dtype=np.ndarray)

# 逐帧读取视频
for i in range(total_frames):
    ret, frame = video_capture.read()
    if ret:
        video_frames[i] = frame
    else:
        break

# 释放视频对象
video_capture.release()

# 输出视频帧率和总帧数
print('FPS:', fps)
print('Total frames:', total_frames)

# 输出视频帧的形状（高度、宽度、通道数）
print('Frame shape:', video_frames[0].shape)

# 输出视频帧的数据类型
print('Frame data type:', video_frames.dtype)

在这个示例中，首先使用 `cv2.VideoCapture` 函数读取视频。然后，使用 `get` 方法获取视频的帧率和总帧数。接着，定义一个空的 NumPy 数组来保存视频帧。在每次循环中，使用 `read` 方法读取视频的下一帧，并将其保存到 NumPy 数组中。最后，释放视频对象并输出一些视频的信息，例如帧率、总帧数、帧的形状和数据类型。