python使用opencv的GPU版本cv2.cudacodec.createVideoReader、cap.nextFrame()、reader.get()快速读取视频，并用imwrite保存图片

下面是一个使用GPU版本的opencv读取视频并保存图片的示例代码：

import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 创建GPU视频读取器
reader = cv2.cudacodec.createVideoReader('video.mp4')

# 获取视频帧率和尺寸
fps = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(reader.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 定义保存图片的路径和文件名前缀
save_path = 'frames/'
file_prefix = 'frame'

# 定义计数器和时间戳，用于计算保存的图片文件名
count = 0
timestamp = 0

# 读取视频帧并保存为图片
while True:
    # 从GPU视频读取器中读取一帧
    ret, frame = reader.nextFrame()

    # 判断读取是否成功
    if not ret:
        break

    # 计算保存的图片文件名并保存图片
    filename = save_path + file_prefix + '_' + str(count) + '.jpg'
    cv2.imwrite(filename, frame)

    # 更新计数器和时间戳
    count += 1
    timestamp += 1 / fps

    # 跳转到指定时间戳
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, timestamp * 1000)

# 释放资源
cap.release()
reader.release()

在上述示例代码中，我们使用cv2.cudacodec.createVideoReader()创建了一个GPU视频读取器对象reader，然后使用reader.nextFrame()方法从视频中读取一帧图像。由于GPU版本的opencv读取视频需要将数据从主机内存传输到GPU内存，因此在读取视频前，我们还需要使用cv2.VideoCapture()打开视频文件，并通过cap.set()方法跳转到指定的时间戳。最后，我们使用cv2.imwrite()方法将读取的视频帧保存为图片。