Python OpenCV：视频帧计数与FPS计算详解

在本文中，我们将探讨如何使用Python的OpenCV库来读取视频并执行两个关键任务：计算视频的总帧数以及帧率（Frames Per Second, FPS）。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，特别适用于处理图像和视频数据。 首先，我们来了解一下如何计算视频的总帧数。在Python代码中，通过`cv2.VideoCapture`函数打开视频文件，如'ffmpeg_test.avi'。创建一个变量`frame_count`初始化为0，用于计数视频中的帧。在`while`循环中，`ret`表示每一帧的读取结果，`frame`是当前帧的图像。如果`ret`为`False`，说明已到达视频末尾，跳出循环。在每次迭代中，将帧添加到列表`all_frames`，同时`frame_count`递增。最后，输出`frame_count`表示视频总帧数，以及`len(all_frames)`确认帧的数量相等。 接着，我们转向计算视频的FPS。在OpenCV 3及以上版本中，使用`cv2.CAP_PROP_FPS`属性来获取帧率。首先检查OpenCV的版本，如果是旧版，可以使用`cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS`。通过`video.get(cv2.CV_CAP_PROP_FPS)`或`video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)`，我们可以得到视频的平均帧率，即每秒钟播放的帧数。这段代码会在控制台打印出FPS的值，并在最后释放视频资源，以释放系统资源。 这篇文章提供了一个实用的方法，帮助读者理解和实践如何使用Python的OpenCV库来处理视频数据，包括基本的帧数统计和帧率测量。这对于进行视频分析、监控或者任何需要实时视频处理的项目都是必不可少的基础技能。通过这个教程，开发者可以更好地理解视频流的结构，并为后续的视频处理任务做好准备。