我已训练好模型，输出四个分类 0 ，1，2，3；帮我写一段程序，输入一个视频，调用该模型进行每秒识别两帧识别处理，当识别结果为2，输出该帧前后3分钟视频存放到文件夹1，该帧前后1秒输出5帧存放到文件夹2，前后3分钟每秒取一帧输出到文件夹3

好的，这是一个比较复杂的需求，需要用到视频处理和机器学习相关的技术，下面是一个简单的代码实现，仅供参考：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
import os

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 定义分类标签
labels = ['0', '1', '2', '3']

# 定义存储文件夹
folder1 = 'folder1'
folder2 = 'folder2'
folder3 = 'folder3'

# 创建文件夹
if not os.path.exists(folder1):
    os.mkdir(folder1)
if not os.path.exists(folder2):
    os.mkdir(folder2)
if not os.path.exists(folder3):
    os.mkdir(folder3)

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

# 获取视频帧率
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# 定义变量
frame_count = 0
result_list = []
output_1 = False
output_2 = False
output_3 = False

# 读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 每秒处理两帧
    if frame_count % int(fps / 2) == 0:
        # 将帧大小调整为模型输入大小
        frame = cv2.resize(frame, (224, 224))
        # 将帧转换为模型输入格式
        input_data = np.expand_dims(frame, axis=0)
        # 模型预测
        result = model.predict(input_data)
        # 获取分类结果
        label = labels[np.argmax(result)]
        # 添加到结果列表中
        result_list.append(label)

        # 判断是否需要输出结果
        if label == '2':
            output_1 = True
            output_2 = True
            output_3 = True

    # 输出文件夹1
    if output_1:
        # 获取当前帧时间戳
        timestamp = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
        # 获取前后3分钟的视频帧
        start_time = max(0, timestamp - 3 * 60 * 1000)
        end_time = min(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), timestamp + 3 * 60 * 1000)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, start_time)
        while cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC) < end_time:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            cv2.imwrite(os.path.join(folder1, f'{frame_count}.jpg'), frame)
            frame_count += 1
        output_1 = False

    # 输出文件夹2
    if output_2:
        # 获取当前帧时间戳
        timestamp = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
        # 获取前后1秒的视频帧
        start_time = max(0, timestamp - 1000)
        end_time = min(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), timestamp + 1000)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, start_time)
        while cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC) < end_time:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            cv2.imwrite(os.path.join(folder2, f'{frame_count}.jpg'), frame)
            frame_count += 1
        output_2 = False

    # 输出文件夹3
    if output_3:
        # 获取当前帧时间戳
        timestamp = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
        # 获取前后3分钟每秒的视频帧
        start_time = max(0, timestamp - 3 * 60 * 1000)
        end_time = min(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT), timestamp + 3 * 60 * 1000)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, start_time)
        while cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC) < end_time:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            if frame_count % fps == 0:
                cv2.imwrite(os.path.join(folder3, f'{frame_count}.jpg'), frame)
            frame_count += 1
        output_3 = False

    # 更新帧计数器
    frame_count += 1

# 释放视频文件
cap.release()

需要注意的是，这段代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行调整。同时，还需要安装 OpenCV 和 TensorFlow 等相关库才能运行此程序。