import cv2 import os def resize_image(image_path, width, height): """调整图片大小""" img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED) resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(image_path, resized) def extract_frames(video_path, target_path): """提取视频帧并保存封面图""" try: vc = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频 success, frame = vc.read() # 读取当前帧，success用于判断读取是否成功 count = 0 # 初始化计数器 while success: file_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0] + f'_{count}.jpg' frame_path = os.path.join(target_path, file_name) cv2.imwrite(frame_path, frame) # 将当前帧保存为图片到 frame_path resize_image(frame_path, 2560, 1440) # 调整图片大小 success, frame = vc.read() # 继续读取下一帧 count += 1 # 计数器加1 except Exception as e: print(f"获取视频帧失败: {e}") if __name__ == '__main__': video_folder = 'D:/path/to/videos/1/银二-主井皮带_20230523151417' # 视频文件夹目录 target_path = 'D:/path/to/frames/1' # 帧截图保存路径 if not os.path.exists(target_path): # 如果目标路径不存在原文件夹的话就创建 os.makedirs(target_path) for file_name in os.listdir(video_folder): file_path = os.path.join(video_folder, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.mp4'): extract_frames(file_path, target_path) print("程序执行完毕！")

这是一段Python代码，主要功能是从指定的视频文件夹中提取视频帧并保存为图片。具体实现过程如下：

1. 引入cv2和os模块。

2. 定义resize_image函数，用于调整图片大小。该函数接收三个参数：图片路径、目标宽度和目标高度。

3. 定义extract_frames函数，用于提取视频帧并保存封面图。该函数接收两个参数：视频路径和目标路径。

4. 在extract_frames函数中，通过cv2.VideoCapture读取视频，并依次读取每一帧进行处理。在读取每一帧时，先生成当前帧的文件名，然后将该帧写入到指定路径下的文件中。

5. 调用resize_image函数，将图片大小调整为指定的宽度和高度。

6. 在主函数中，指定视频文件夹路径和目标路径，并循环遍历视频文件夹下的所有mp4格式的视频文件。对于每一个mp4格式的视频文件，调用extract_frames函数提取视频帧并保存为图片。

7. 输出程序执行完毕的提示信息。

需要注意的是，该代码需要安装OpenCV库才能正常运行。

相关问题

image.resize

`image.resize`通常是指图像处理库中的一个函数，用于调整图片的尺寸或大小。在Python中，这个功能可能存在于不同的库中，如PIL（Python Imaging Library）或者OpenCV等。

- **PIL (Pillow)库**: 如果你在使用Pillow（PIL的一个分支，更现代且有更多功能），你可以用`Image`对象的`resize()`方法。例如：

from PIL import Image

def resize_image(image_path, new_size):
    with Image.open(image_path) as im:
        resized_im = im.resize(new_size)
        resized_im.save('resized_' + image_path)

# 使用方法
resize_image('input.jpg', (800, 600))

- **OpenCV库**: OpenCV同样提供图像缩放功能，但语法稍有不同：

import cv2

def resize_cv2(image_path, new_width, new_height):
    img = cv2.imread(image_path)
    resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    cv2.imwrite('resized_' + image_path, resized_img)

# 使用方法
resize_cv2('input.jpg', 800, 600)

在这个例子中，`resize()`函数接收两个参数，一个是原始图片文件路径，另一个是新的宽度和高度，可以根据需求指定保持宽高比（例如`(width, height)`）或直接传入新尺寸`(new_size)`。

写一段 python 代码，可以用 cv2 在不改变原有图片的比例的前提下，将一个不是 640×640的图片转换成640×640， 用 pad 功能将新图片比例外的 pixel 填充为黑色

以下是可以实现此功能的 Python 代码：

import cv2
import numpy as np

def resize_pad_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    height, width, _ = img.shape

    if height > width:
        scale = 640 / height
        new_height = 640
        new_width = int(width * scale)
    else:
        scale = 640 / width
        new_width = 640
        new_height = int(height * scale)

    resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))

    pad_x = int((640 - new_width) / 2)
    pad_y = int((640 - new_height) / 2)

    padded_img = cv2.copyMakeBorder(resized_img, pad_y, pad_y, pad_x, pad_x, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0, 0, 0])

    return padded_img

使用方法：

padded_img = resize_pad_image('image.jpg')
cv2.imshow('Padded Image', padded_img)
cv2.waitKey(0)

其中，`image.jpg` 是需要转换的图片路径。此函数将返回一个大小为 640x640 的经过填充的图片。