京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28