OpenCV-Python 을 사용하여 비디오를 시작하는 방법에 대한 이 랩에 오신 것을 환영합니다! OpenCV (Open Source Computer Vision) 는 이미지 처리, 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위해 설계된 강력한 라이브러리입니다. 이 랩에서는 OpenCV-Python 에서 비디오를 사용하는 방법에 중점을 둘 것입니다.
비디오를 캡처하려면 VideoCapture 객체를 생성해야 합니다. 다음은 비디오를 읽고 각 프레임을 frame 폴더에 저장하는 예시입니다.
비디오 경로는 /home/labex/project/video.mp4입니다.
파일 경로는 /home/labex/project/read_video.py입니다.
read_video.py 파일을 엽니다. 그런 다음 다음 코드를 입력합니다.
import cv2
import os
## Check if the 'frame' folder exists. Create it if it doesn't.
folder = os.path.exists('frame')
if not folder:
os.makedirs('frame')
print('new folder...')
print('OK')
else:
print('There is this folder!')
## Frame number
number = 0
## Create a VideoCapture object
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while True:
## Read a frame from the video
ret, frame = cap.read()
## Frame number added
number = number + 1
if ret:
## Save the frame
cv2.imwrite(f"./frame/save{number}.jpg", frame)
## Exit the loop
else:
break
print('Each frame has been saved to the frame folder')
print('Video read successfully!')
## Release the VideoCapture object
cap.release()이 예제에서는 읽고 싶은 비디오 파일의 경로를 전달하여 VideoCapture 객체를 생성합니다. 그런 다음 while 루프를 사용하여 read() 메서드를 사용하여 비디오의 각 프레임을 읽습니다. 프레임을 성공적으로 읽으면 imwrite() 메서드를 사용하여 프레임을 저장합니다. 마지막으로 VideoCapture 객체를 해제합니다.
실행하려면 터미널에서 다음 명령을 실행할 수 있습니다.
python /home/labex/project/read_video.py또는 오른쪽 상단 모서리에 있는 
과 같은 버튼을 클릭하여 실행할 수도 있습니다.
그런 다음 터미널이 "Video read successfully!"를 출력할 때까지 기다리면 frame 폴더에서 각 프레임의 사진을 볼 수 있습니다.
비디오를 쓰고 저장하려면 VideoWriter 객체를 생성해야 합니다. 다음은 비디오를 쓰고 저장하는 방법의 예시입니다.
비디오 경로는 /home/labex/project/video.mp4입니다.
파일 경로는 /home/labex/project/write_video.py입니다.
write_video.py 파일을 엽니다. 그런 다음 다음 코드를 입력합니다.
import cv2
## Create a VideoCapture object
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
## Get the video frame size and frame rate
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
## Create a VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, (width, height))
while True:
## Read a frame from the video
ret, frame = cap.read()
if ret:
## Process the frame
## ...
## Write the processed frame to the output video
out.write(frame)
else:
break
print('Video save successfully!')
## Release the VideoCapture and VideoWriter objects
cap.release()
out.release()이 예제에서는 읽을 비디오 파일의 경로를 전달하여 VideoCapture 객체를 생성합니다. 그런 다음 get() 메서드를 사용하여 비디오 프레임 크기와 프레임 속도를 가져옵니다. 다음으로, 출력 파일 이름, fourcc 코드, 프레임 속도 및 프레임 크기를 전달하여 VideoWriter 객체를 생성합니다. fourcc 코드는 비디오 코덱을 지정하는 데 사용되는 4 바이트 코드입니다. 이 예제에서는 XVID 코덱을 사용합니다.
그런 다음 while 루프를 사용하여 read() 메서드를 사용하여 비디오의 각 프레임을 읽습니다. 프레임을 성공적으로 읽으면 프레임을 처리 (예: 필터 적용) 하고 VideoWriter 객체의 write() 메서드를 사용하여 출력 비디오에 씁니다. 마지막으로 VideoCapture 및 VideoWriter 객체를 해제합니다.
실행하려면 터미널에서 다음 명령을 실행할 수 있습니다.
python /home/labex/project/write_video.py또는 오른쪽 상단 모서리에 있는 과 같은 버튼을 클릭하여 실행할 수도 있습니다.
그런 다음 터미널이 "Video save successfully!"를 출력할 때까지 기다리면 프로젝트 폴더에서 output.avi라는 출력 비디오를 볼 수 있습니다. 그러나 현재 환경은 비디오 파일 보기를 지원하지 않습니다. 아래와 같이 파일을 로컬로 다운로드한 다음 비디오 플레이어를 사용하여 보아야 합니다.
축하합니다! 이제 OpenCV-Python 을 사용하여 비디오를 읽고, 표시하고, 쓰고, 저장하는 방법을 배웠습니다. 이러한 기본적인 기술을 통해 더 발전된 컴퓨터 비전 기술과 응용 프로그램을 탐색할 수 있습니다.
다양한 비디오 형식을 시도하거나, 프레임에 필터를 적용하거나, 객체 추적 및 감지를 실험하여 이 튜토리얼을 확장해 보세요. 가능성은 무궁무진합니다!
