如何使用使用python+opencv解析視頻并處理視頻中的水印

本篇內容主要講解“如何使用使用python+opencv解析視頻并處理視頻中的水印”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何使用使用python+opencv解析視頻并處理視頻中的水印”吧!

　　1. 使用python+opencv解析視頻

　　使用opencv進行視頻解析，獲取每一幀圖像后需要對該幀圖像進行模塊匹配進行水印圖像查詢。

　　(對多個視頻操作，查詢到水印的視頻存儲到list中等待下一步處理，未查詢到的視頻存儲到失敗list中)

　　logger.info('開始進行視頻圖像處理...')

　　watermark_path = "G:\\video\\watermark\\test.png"

　　video_path = "G:\\video\\video.mp4"

　　video = cv2.VideoCapture(video_path)

　　index = 0

　　success, frame = video.read()

　　while success:

　　logger.info('開始進行每一幀圖像處理!')

　　// 通過opencv中模塊匹配進行判斷該幀是否存在水印

　　result = self.find_watermark(frame, watermark_path)

　　if result == 1:

　　self.deal_list.append(watermark_path, video_path)

　　video.release()

　　logger.info('視頻匹配成功!跳出循環!')

　　return True

　　if index == 600:

　　logger.error('600幀均未找到視頻水印!' + "路徑：" + str(video_path))

　　video.release()

　　return False

　　success, frame = video.read()

　　index = index + 1

　　self.no_watermark_list.append(video_info)

　　logger.error('視頻處理失敗!沒有找到幀圖像!' + str(success) + "路徑：" + str(video_path))

　　2. 使用opencv+numpy查詢水印

　　logger.info('開始進行幀圖像模塊匹配...')

　　template = cv2.imread(watermark_path)

　　// 進行模塊匹配

　　res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

　　// 指定一個閾值

　　threshold = 0.8

　　// 將匹配區域的坐標存儲在numpy數組中

　　loc = np.where(res >= threshold)

　　x = loc[0]

　　y = loc[1]

　　if len(x) and len(y):

　　for pt in zip(*loc[::-1]):

　　// 存儲找到水印的坐標方便ffmpeg進行水印去除操作

　　self.watermark_index_left = pt[0]

　　self.watermark_index_top = pt[1]

　　logger.info('幀圖像模塊匹配成功!left:' + str(pt[0]) + ",top:" + str(pt[1]))

　　return True

　　else:

　　logger.error('幀圖像模塊匹配失敗!繼續重試!')

　　return False

　　3. 使用ffmpeg處理視頻中水印

　　ffmpeg需要在本地環境安裝，windows安裝自行搜索，安裝后需配置環境變量!

　　logger.info('ffmpeg開始處理單個視頻水印... 視頻路徑：' + video_path)

　　try:

　　// ffmpeg中去除水印，需要提供視頻路徑，水印在視頻中坐標以及水印寬高

　　text = 'ffmpeg -i \"%s\" -vf "delogo=x=%s:y=%s:w=%s:h=%s:show=0" -c:a copy \"%s\" -y' % (

　　video_path, watermark_left, watermark_top, watermark_width, watermark_height, out_video_path)

　　res = os.system(text)

　　if res != 0:

　　self.no_watermark_list.append(video_path)

　　logger.error('ffmpeg處理單個視頻水印失敗! 視頻路徑：' + video_path)

　　return False

　　logger.info('ffmpeg處理單個視頻水印成功! 視頻路徑：' + video_path)

　　return True

　　except Exception as e:

　　logger.error('ffmpeg處理單個視頻水印出現異常! 視頻路徑：' + video_path + ";異常原因：" + str(e))

　　self.no_watermark_list.append(video_path)

　　return False無錫婦科醫院哪家好 http://www.xasgfk.cn/

　　4. 使用tkinter構建圖形界面

　　該處代碼不全，具體創建，可參考其他文章

　　self.OpenLabel = Label(self, text="視頻路徑：")

　　self.OpenLabel.grid(row=0, column=0)

　　self.OpenEntry = Entry(self, textvariable=self.openVideoPath, width=45)

　　self.OpenEntry.grid(row=0, column=1)

　　self.OpenButton = Button(self, text="選擇視頻路徑", command=self.selectOpenVideoPath)

　　self.OpenButton.grid(row=0, column=2)

　　self.OpenMarkLabel = Label(self, text="水印路徑：")

　　self.OpenMarkLabel.grid(row=1, column=0)

　　self.OpenMarkEntry = Entry(self, textvariable=self.openMarkPath, width=45)

　　self.OpenMarkEntry.grid(row=1, column=1)

　　self.OpenMarkButton = Button(self, text="選擇水印路徑", command=self.selectOpenMarkPath)

　　self.OpenMarkButton.grid(row=1, column=2)

　　5. 使用pyinstaller打包應用

　　安裝pyinstaller : pip install pyinstaller

　　進入python環境的Lib中找到pyinstaller，在該目錄下運行cmd，執行以下命令

　　pyinstaller.exe -D -w --add-binary C:\Users\wjz\Anaconda3\envs\spiderTest\Lib\site-packages\cv2\opencv_ffmpeg410_64.dll;. E:\video\pyexe.py

　　說明：

　　1)-D 指的是生成結果是一個目錄，各種第三方依賴、資源和exe同時存儲在該目錄

　　2)-w 指的是不生成黑窗口，直接顯示圖形化界面

　　3)–add-binary 后面是opencv的dll文件路徑，如果不加可能生成的opencv版本出現問題

　　4)最后指定要打包的py文件路徑

　　執行后會生成三個文件build，dist，pyexe.spec(指定文件名),主程序pyexe.exe入口在dist文件夾中

　　找到exe文件執行即可

到此，相信大家對“如何使用使用python+opencv解析視頻并處理視頻中的水印”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！