
作者:闲欢
来源:Python 技术
前面通过文章 几行代码,实现Python捕获、播放和保存摄像头视频!给大家介绍了如何读取、播放和保存视频,后面又通过文章 Python美图技术也就几行代码!给大家介绍了如何对图像的亮度、对比度、色度或者锐度进行调整,从而达到基本的图像处理操作。
其实,那两篇文章都是铺垫,都是为了给大家介绍如何对视频进行画质增强。本文将结合前面两篇文章的内容,来讲讲如何对视频画质进行增强。
想要直接看效果的,可以拉到文末。
不知道大家小时候有没有玩过这个?
最早的动画就是这么形成的,记得小时候还有这种小书卖。
其实视频的原理也是这样,一个视频是由很多张图片组成的,一个图片是一帧。所以我们要对视频进行画质增强,可以拆分成对每一帧的图片进行操作,这个操作我们在前面介绍过。
因此,对视频进行画质增强的方法可以分为三步:拆分->处理->合成。
我们在第一篇文章讲到过如何捕获摄像头的视频流,以及如何读取视频并播放。不管通过哪种方法,我们都是通过帧操作的。所以这里所谓的拆分就是获取到我们捕获到的视频流或者读取的视频流的每一帧。
success, img1 = cap.read() # 如果正确读取帧,success为True if not success: break cv2.imshow('img1', img1)
就是这么简单,我们就可以获取到视频每一帧了。
获取到视频的一帧之后,我们就要把这一帧转换成我们可以处理的格式的图片。在前面我们介绍如何对图片进行画质增强的时候,使用的是 ImageEnhance 这个函数的相关方法,这个函数是 PIL 图像处理库里面的,所以我们必须把我们每一帧的图片读取成 PIL 可以处理的格式:
image = Image.fromarray(np.uint8(img1)) # 转换成PIL可以处理的格式
读取到图像之后,我们就可以对图像进行画质增强处理了,这里还是用我们上篇文章中讲到的代码:
# 图像处理 def img_enhance(image, brightness=1, color=1,contrast=1,sharpness=1): # 亮度增强 enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) if brightness: image = enh_bri.enhance(brightness) # 色度增强 enh_col = ImageEnhance.Color(image) if color: image = enh_col.enhance(color) # 对比度增强 enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) if contrast: image = enh_con.enhance(contrast) # 锐度增强 enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image) if sharpness: image = enh_sha.enhance(sharpness) return image
图像处理完,我们需要每一帧图像进行合成,从而得到我们最终的视频:
cap = cv2.VideoCapture('你的视频目录/xxx.mp4')
success, _ = cap.read() # 分辨率-宽度 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 分辨率-高度 height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 总帧数 frame_counter = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
video_writer = cv2.VideoWriter('输出.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V'), 15, (width, height), True) while success:
success, img1 = cap.read() try:
image = Image.fromarray(np.uint8(img1)) # 转换成PIL可以处理的格式 img_enhanced = img_enhance(image, 2, 2, 2, 3)
video_writer.write(np.asarray(img_enhanced)) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break except: break cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
我这里读取的是 mp4 格式的视频,所以在合成写视频文件的时候,我们需要用
cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') 这个格式。
我这里没有对图片的分辨率进行修改,只是分别获取原始视频的分辨率,然后写入视频文件的时候,将原始分辨率传入作为参数。
如果你需要修改视频的分辨率的话,可以使用下面的方式:
cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]])
使用 resize 方法就可以了:
resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation = cv2.INTER_AREA)
我们先来看看处理前的视频:
处理之后(我这里处理比较随意,参数都是随意写的)的视频是这样子的:
到此为止,我们的视频画质增强的功能算是基本实现了,代码也不复杂,加起来也就这么点。但是,如果要处理成自己满意的效果,还是需要下一番功夫去调参数,去优化。甚至针对每一帧可能传入的参数都不一样,这就需要各位自己去慢慢研究了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29CDA 数据分析师必备技能全解析 在数据驱动决策的时代,CDA 数据分析师作为连接数据与业务价值的桥梁,需要具备多元化的技能体系 ...
2025-07-29解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域,长短期记忆网络(LSTM)凭借其捕捉长距离依赖关系 ...
2025-07-29χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段 ...
2025-07-29