ओपनसीवी (ओपन सोर्स कंप्यूटर विजन) एक ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी है जिसे मूल रूप से मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विजन के लिए विकसित किया गया है। यह कंप्यूटर विजन अनुप्रयोगों पर काम करने के लिए सामान्य बुनियादी ढांचा प्रदान करता है और वाणिज्यिक उत्पादों में मशीन लर्निंग के उपयोग को तेज करता है।
2.5 हजार से अधिक अनुकूलित एल्गोरिदम के साथ जो कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग दोनों के लिए क्लासिक और अत्याधुनिक एल्गोरिदम हैं। इतने सारे एल्गोरिदम के साथ, यह लाइब्रेरी को चेहरे का पता लगाने और पहचान, वस्तुओं की पहचान, वीडियो में मानवीय क्रियाओं को वर्गीकृत करने, कैमरे की गतिविधियों को ट्रैक करने, छवियों को एक साथ जोड़कर पूरे दृश्य की उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवि बनाने और बहुत कुछ सहित कई उद्देश्यों के लिए उपयोग करना संभव बनाता है।
इस अभ्यास में हम फ़्रेम-दर-फ़्रेम वीडियो प्रसंस्करण लागू करने जा रहे हैं। इनपुट वीडियो लाइव कैमरा वीडियो या आपके स्थानीय मशीन में संग्रहीत वीडियो हो सकता है। हम अपने स्थानीय मशीन में संग्रहीत वीडियो से फ़्रेम बनाने जा रहे हैं और फिर फ़्रेम को अपने स्थानीय ड्राइव में संग्रहीत करेंगे।
चूंकि opencv एक मानक पायथन लाइब्रेरी नहीं है, इसलिए हमें इसे इंस्टॉल करने की आवश्यकता है। हम इसे पिप का उपयोग करके बहुत आसानी से इंस्टॉल कर सकते हैं:
pip install opencv-python Collecting opencv-python Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/49/4b/ad55a2e2c309fb698e1283e687129e0892c7864de9a4424c4ff01ba0a3bb/opencv_python-4.0.0.21-cp36-cp36m-win32.whl (22.1MB) 100% |████████████████████████████████| 22.1MB 141kB/s Requirement already satisfied: numpy>=1.11.3 in c:\python\python361\lib\site-packages (from opencv-python) (1.13.0) Installing collected packages: opencv-python Successfully installed opencv-python-4.0.0.21
मेरी वीडियो फ़ाइल F: ड्राइव में संग्रहीत है, जिसे मैं फ़्रेम (थंबनेल) में बदलना चाहता हूं और फिर फ़्रेम को अपने चुने हुए स्थान में संग्रहीत करना चाहता हूं।
कोड: वीडियो फ़ाइल पढ़ने और उससे फ़्रेम निकालने का प्रोग्राम।
# लाइब्रेरी आयात करें
import cv2
import os
# फ़्रेम निकालने का फ़ंक्शन
def extractFrames(pathIn, pathOut):
# निर्देशिका पथ, जहां मेरे वीडियो चित्र संग्रहीत किए जाएंगे
os.mkdir(r'c:/users/rajesh/Desktop/data')
# वीडियो फ़ाइल से वीडियो कैप्चर करें
cap = cv2.VideoCapture(pathIn)
# काउंटर वेरिएबल
count = 0
while (cap.isOpened()):
# फ़्रेम-दर-फ़्रेम कैप्चर करें
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
print('Read %d frame: ' % count, ret)
# फ़्रेम को JPEG फ़ाइल के रूप में सहेजें
cv2.imwrite(os.path.join(pathOut, "frame{:d}.jpg".format(count)), frame)
count += 1
else:
break
# जब सब कुछ हो जाए, तो कैप्चर जारी करें
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
def main():
extractFrames(r'f:/I Miss You.mp4', 'data')
if __name__ == "__main__":
main()
आउटपुट
हम देख सकते हैं, मेरे डेस्कटॉप (गंतव्य पथ) में एक डेटा फ़ोल्डर बनाया गया है और वीडियो से फ़्रेम फ़ोल्डर के अंदर संग्रहीत हैं।
