opencv视频防抖
时间: 2023-06-29 07:16:56 浏览: 106
要实现视频防抖,可以通过以下步骤来操作:
1. 读取视频帧并将其转换为灰度图像。
2. 对每一帧进行高斯模糊处理,以减少图像中的噪声。
3. 使用cv2.goodFeaturesToTrack()函数检测图像中的角点,这些角点可以用来计算相机的运动方向。
4. 使用cv2.calcOpticalFlowPyrLK()函数计算前一帧和当前帧之间的光流向量,以获得相机的运动方向。
5. 使用相机运动方向来估计当前帧的位移,并将其应用于当前帧,以实现防抖效果。
6. 将处理后的帧写入输出视频文件。
下面是一个实现视频防抖的示例代码:
```
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, fps, (width, height))
# 初始化变量
prev_gray = None
prev_corners = None
prev_frame = None
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
if prev_gray is None:
# 如果是第一帧,则保存当前帧和角点
prev_gray = gray
prev_corners = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_gray, maxCorners=200, qualityLevel=0.01, minDistance=30)
prev_frame = frame
continue
# 对当前帧进行高斯模糊
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
# 计算光流向量
curr_corners, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prev_gray, gray, prev_corners, None, winSize=(15, 15), maxLevel=2)
# 计算位移
dx = np.mean(curr_corners[:, 0, 0] - prev_corners[:, 0, 0])
dy = np.mean(curr_corners[:, 0, 1] - prev_corners[:, 0, 1])
# 应用位移
M = np.float32([[1, 0, dx], [0, 1, dy]])
frame = cv2.warpAffine(frame, M, (width, height))
# 保存当前帧和角点
prev_gray = gray
prev_corners = cv2.goodFeaturesToTrack(prev_gray, maxCorners=200, qualityLevel=0.01, minDistance=30)
prev_frame = frame
# 写入输出视频文件
out.write(frame)
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,这种方法可以减少图像中的震动和抖动,但不能完全消除它们。
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