YOLO系列笔记（十六）—— 图片合成视频并通过yolov8目标识别代码_yolov视频检测保存截图

前言

在笔者的第一篇 YOLO 笔记文章中，提到 YOLO 网络相对于二阶段网络的一个显著优势是可以进行实时的目标识别，因此非常适合用于监控等需要对视频进行实时目标识别的场景。在这篇笔记中，笔者将介绍如何将图片合成为视频，以及如何调用 YOLOv8 对视频中的物体进行目标识别的代码。通过这篇文章，读者可以学习到图像处理和目标识别的具体实现方法，并将其应用到实际项目中。

代码

import os
import cv2

def img_video_merge(img_dir, video_path, frame_rate, repeat=5, frame_skip=1):
    # 获取所有图像文件，过滤掉非图像文件
    file_list = sorted([f for f in os.listdir(img_dir) if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))])

    # 检查目录中是否有图像文件
    if not file_list:
        print("No image files found in the directory.")
        return

    # 跳帧处理：每隔frame_skip张图片读取一次
    file_list = file_list[::frame_skip]

    # 读取第一张图像以获取帧大小
    cv_src = cv2.imread(os.path.join(img_dir, file_list[0]))

    # 检查图像是否读取成功
    if cv_src is None:
        print(f"Failed to read the first image: {file_list[0]}")
        return

    # 创建输出视频的目录
    os.makedirs(os.path.dirname(video_path), exist_ok=True)

    # 使用H.264编解码器
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')

    # 获取图像的高度和宽度
    height, width, channels = cv_src.shape

    # 帧速率和帧大小
    frame_size = (width, height)

    # 创建VideoWriter对象
    out = cv2.VideoWriter(video_path, fourcc, frame_rate, frame_size)

    # 检查VideoWriter对象是否打开成功
    if not out.isOpened():
        print(f"Failed to open VideoWriter with path: {video_path}")
        return

    for file in file_list:
        img_path = os.path.join(img_dir, file)
        cv_dst = cv2.imread(img_path)

        if cv_dst is None:
            print(f"Failed to read image: {file}")
            continue

        # 将同一帧写入多次以增加显示时间
        for _ in range(repeat):
            out.write(cv_dst)

    # 释放VideoWriter对象
    out.release()
    print(f"Video saved to {video_path}")


def process_video(video_path, yolov8):
    # 打开视频文件，创建视频捕获对象cap。
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    # 检查视频文件是否成功打开。
    if not cap.isOpened():
        print(f"Error: Could not open video {video_path}")
        return
    # 循环读取视频帧，只要视频文件还未读完并且打开状态良好。
    while cap.isOpened():
        # 读取下一帧，ret 表示读取成功与否，frame 是读取的帧图像。
        ret, frame = cap.read()
        # 是否到达视频末尾
        if not ret:
            break

        # 再进行目标识别
        yolov8(frame)

        # 绘制识别结果
        result_frame = yolov8.draw_detections(frame)

        # 显示处理后的帧图像。
        cv2.imshow('Processed Frame', result_frame)
        # 等待 1 毫秒并检查是否有按键按下，如果按下的是 q 键，则跳出循环。
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放视频捕获对象，关闭视频文件。
    cap.release()
    # 关闭所有 OpenCV 窗口。
    cv2.destroyAllWindows()


# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 初始化模型
    yolov8 = YOLODet('object.onnx', conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)
    imgs_dir = r'./images'
    video_path = r'./video.mp4'
    
    frame_rate = 25  # 设置较高的帧速率，例如25帧每秒
    repeat = 5  # 每帧重复写入5次
    frame_skip = 5  # 设置跳帧，每隔5帧取一帧
    
    #生成视频
    img_video_merge(imgs_dir, video_path, frame_rate, repeat, frame_skip)

    # 处理视频
    process_video(video_path, yolov8)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110

解析

这段代码主要分为两个部分：一个是将图像序列合成视频的函数img_video_merge，另一个是处理视频进行目标识别的函数process_video。以下是详细的分析：

1. img_video_merge 函数

功能：将指定目录中的图像文件合成为一个视频文件。

参数：

• img_dir：存放图像的目录路径。
• video_path：输出视频文件的路径。
• frame_rate：视频的帧速率（每秒显示的帧数）。
• repeat：每帧在视频中重复写入的次数，默认值为5。
• frame_skip：每隔frame_skip张图片读取一次，默认值为1。

实现步骤：

• 获取目录中所有图像文件，并过滤掉非图像文件（根据文件扩展名）。
• 检查目录中是否存在图像文件，如果没有，输出提示并返回。
• 跳帧处理，按照指定的frame_skip值进行筛选。
• 读取第一张图像以获取帧的大小（高度和宽度）。
• 创建输出视频的目录（如果不存在）。
• 使用H.264编解码器（mp4v）创建VideoWriter对象。
• 检查VideoWriter对象是否成功打开，如果失败，输出提示并返回。
• 依次读取每张图像，并将其写入视频，每帧重复写入repeat次。 释放VideoWriter对象，保存视频文件并输出提示。

2. process_video 函数

功能：处理视频进行目标识别，并显示处理后的帧。

参数：

• video_path：要处理的视频文件路径。
• yolov8：YOLOv8目标检测模型对象。

实现步骤：

• 打开视频文件，创建视频捕获对象cap。
• 检查视频文件是否成功打开，如果失败，输出提示并返回。
• 循环读取视频帧，直到视频结束或出现错误。
• 读取下一帧，并检查是否到达视频末尾。
• 使用YOLOv8模型进行目标识别，并绘制识别结果。
• 显示处理后的帧图像。 检查是否有按键按下，如果按下的是q键，则跳出循环。
• 释放视频捕获对象，关闭所有OpenCV窗口。

3. 主函数

**功能：**初始化模型并调用图像合成视频和视频处理函数。

步骤：

• 初始化YOLOv8目标检测模型。
• 设置图像目录路径和视频输出路径。
• 设置帧速率、重复次数和跳帧参数。
• 调用img_video_merge函数生成视频。
• 调用process_video函数处理生成的视频。

结语

在本文中，我们详细探讨了如何利用Python和OpenCV将图像序列合成视频，并在视频中进行目标识别。这个过程不仅涉及了图像处理与视频编解码技术，还展示了如何集成YOLOv8目标检测模型来实现实时视频处理。无论是在科研项目中，还是在实际应用中，这种技术都能大大提高我们的工作效率和项目质量。希望本文的内容能够为读者提供有益的参考，帮助大家更好地理解并应用这些技术。

如果您有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言。感谢您的阅读与支持！