python opencv去除视频抖动

Python OpenCV是一种可用于处理视频的计算机视觉库。当拍摄的视频存在抖动现象时，可以使用Python OpenCV对视频进行图像稳定处理，使得视频画面更加清晰稳定。下面是一种基本的Python OpenCV去除视频抖动的方法：

1.导入Python OpenCV库，使用cv2.VideoCapture()从文件中加载视频。

2.创建一个空白帧，用于存储当前帧及上一帧图像。

3.利用一个while循环对视频的每一帧进行处理。在每一个循环迭代中，首先读取一帧图像，然后将当前帧与上一帧图像进行比较，计算两个图像之间的运动量。

4.若两个图像之间的运动量较大，则说明视频画面发生了抖动。因此，需要对两帧图像之间的运动差异进行计算，并将当前帧中移动的像素移回到上一帧中，从而达到视频图像稳定的效果。

5.当图像稳定后，将当前帧设为上一帧，进行下一帧的处理。

6.处理完整个视频后，使用cv2.VideoWriter()保存处理后的视频。

总的来说，使用Python OpenCV去除视频抖动主要是通过将相邻帧之间的移动量进行对比，然后将移动的像素进行补偿。这样可以使得视频画面更加稳定，提高观看体验。

相关问题

基于灰度投影的视频去除抖动python代码

由于该问题涉及到视频处理和图像处理的知识，建议您使用OpenCV库来实现视频去除抖动的代码实现。

以下是基于灰度投影的视频去除抖动的Python代码示例：

import cv2

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('input.mp4')

# 定义输出视频的参数
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, size, isColor=False)

# 定义灰度投影函数
def gray_projection(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算灰度图像的垂直投影
    projection = cv2.reduce(gray, 1, cv2.REDUCE_AVG)
    projection = projection.reshape(-1)
    # 返回投影数据
    return projection

# 定义帧差法去除抖动函数
def remove_shake(frames):
    # 定义参数
    thresh = 30
    max_diff = 0
    # 计算帧差
    for i in range(len(frames) - 1):
        diff = cv2.absdiff(frames[i], frames[i+1])
        _, diff = cv2.threshold(diff, thresh, 1, cv2.THRESH_BINARY)
        if i == 0:
            motion = diff
        else:
            motion += diff
        max_diff = max(max_diff, cv2.countNonZero(diff))
    # 如果帧差过大，则进行去抖动处理
    if max_diff > 10:
        projection = gray_projection(frames[0])
        shift = cv2.minMaxLoc(projection)[2][1] - int(frames[0].shape[0] / 2)
        for i in range(1, len(frames)):
            projection = gray_projection(frames[i])
            cur_shift = cv2.minMaxLoc(projection)[2][1] - int(frames[i].shape[0] / 2)
            diff = shift - cur_shift
            if abs(diff) > 2:
                if diff > 0:
                    frames[i] = frames[i][diff:]
                    frames[i] = cv2.copyMakeBorder(frames[i], 0, diff, 0, 0, cv2.BORDER_REPLICATE)
                else:
                    frames[i] = frames[i][:diff]
                    frames[i] = cv2.copyMakeBorder(frames[i], -diff, 0, 0, 0, cv2.BORDER_REPLICATE)
            shift = cur_shift
    # 返回处理后的帧
    return frames

# 处理视频
frames = []
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frames.append(frame)
    # 每30帧处理一次
    if len(frames) == 30:
        frames = remove_shake(frames)
        for frame in frames:
            out.write(frame)
        frames = []

# 释放资源
cap.release()
out.release()

代码说明：

1. 使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture函数读取视频文件。
2. 定义输出视频的参数，包括帧率、视频编码、视频大小等。
3. 定义灰度投影函数，用于计算灰度图像的垂直投影并返回投影数据。
4. 定义帧差法去除抖动函数，用于计算帧差并进行去抖动处理。
5. 处理视频文件，每30帧处理一次，将处理后的帧写入输出视频文件。
6. 释放资源。

该代码实现了基于灰度投影的视频去除抖动功能，可以对输入的视频文件进行处理并输出处理后的视频文件。其中，灰度投影函数用于计算一帧图像的垂直投影，帧差法去除抖动函数用于计算帧差并进行去抖动处理。在处理视频文件时，每30帧进行一次处理，将处理后的帧写入输出视频文件。

opencv-python实战案例

下面是几个实战案例：

1. 人脸识别：使用OpenCV的人脸识别特征分类器，对图像或视频中的人脸进行识别和标记。

2. 目标跟踪：通过选择一个特定的目标，可以使用OpenCV追踪该目标的运动，并在视频中实时标记目标。

3. 图像分割：使用OpenCV的分割算法，将图像分成多个子区域。

4. 目标检测：使用OpenCV的目标检测算法，对图像或视频数据中的特定目标进行检测和定位。

5. 视频处理：使用OpenCV对视频数据进行处理，包括增强视频质量、去除噪声、减少抖动等。

这些案例只是OpenCV的一小部分应用，它也可以应用于许多其他领域，如机器人、农业、医学图像处理等。