Python | 宇宙仮面の研究室

OpenCV + Python で Video でネガポジ変換

昔の写真とネガを整理していて、写真とネガが別々に保存していました。このため、ネガイメージからだとどのネガがどの写真に対応しているのか、確認が難しいです。そこで、OpenCV + Python を使って、ネガポジ変換を行ってみました。

import numpy as np 
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

ret, frame = cap.read()
farray = np.array(frame, dtype=np.float)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    
    wb = frame
    inv = cv2.bitwise_not(frame)

<em># White Balance の計算</em>
    wb[:,:,0] = np.clip((inv[:,:,0] - 45.0) * 255.0 / 140.0, 0, 255)  <em># b</em>
    wb[:,:,1] = np.clip((inv[:,:,1] - 55.0) * 255.0 / 120.0, 0, 255)  <em># g</em>
    wb[:,:,2] = np.clip((inv[:,:,2] - 55.0) * 255.0 / 120.0, 0, 255)  <em># r</em>


    img_hsv = cv2.cvtColor(wb,cv2.COLOR_BGR2HSV)  <em># 色空間をBGRからHSVに変換</em>
    h_magnification = 1.0  <em># 色度(Hue)の倍率</em>
    s_magnification = 1.5  <em># 彩度(Saturation)の倍率</em>
    v_magnification = 1.0  <em># 明度(Value)の倍率</em>

    img_hsv[:,:,(0)] = np.clip(img_hsv[:,:,(0)]*h_magnification, 0.0, 255.0)  <em># 彩度の計算</em>
    img_hsv[:,:,(1)] = np.clip(img_hsv[:,:,(1)]*s_magnification, 0.0, 255.0)  <em># 彩度の計算</em>
    img_hsv[:,:,(2)] =  np.clip(img_hsv[:,:,(2)]*v_magnification, 0.0, 255.0)  <em># 明度の計算</em>
    res = cv2.cvtColor(img_hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR)  <em># 色空間をHSVからBGRに変換</em>

    cv2.imshow('Frame', res)
    
    if cv2.waitKey(30) == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

ret, frame = cap.read()

farray = np.array(frame, dtype=np.float)

while True:

ret, frame = cap.read()

if frame is None:

break

wb = frame

inv = cv2.bitwise_not(frame)

# White Balance の計算

wb[:,:,0] = np.clip((inv[:,:,0] - 45.0) * 255.0 / 140.0, 0, 255) # b

wb[:,:,1] = np.clip((inv[:,:,1] - 55.0) * 255.0 / 120.0, 0, 255) # g

wb[:,:,2] = np.clip((inv[:,:,2] - 55.0) * 255.0 / 120.0, 0, 255) # r

img_hsv = cv2.cvtColor(wb,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 色空間をBGRからHSVに変換

h_magnification = 1.0 # 色度(Hue)の倍率

s_magnification = 1.5 # 彩度(Saturation)の倍率

v_magnification = 1.0 # 明度(Value)の倍率

img_hsv[:,:,(0)] = np.clip(img_hsv[:,:,(0)]*h_magnification, 0.0, 255.0) # 彩度の計算

img_hsv[:,:,(1)] = np.clip(img_hsv[:,:,(1)]*s_magnification, 0.0, 255.0) # 彩度の計算

img_hsv[:,:,(2)] = np.clip(img_hsv[:,:,(2)]*v_magnification, 0.0, 255.0) # 明度の計算

res = cv2.cvtColor(img_hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR) # 色空間をHSVからBGRに変換

cv2.imshow('Frame', res)

if cv2.waitKey(30) == 27:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

単純に、ネガポジ変換だけだと、全体的に青みがかった画像になり、思った色になりませんでした。そこで、青みがかった色を修正するために、ホワイトバランスの修正を行っています。これは、照明、撮像デバイス、ネガなどにより、パラメータを調整する必要があります。

ホワイトバランスは、単純にRGBのフィルムを通過した光のダイナミックレンジを一次式で正規化しているだけです。

つぎに、彩度が薄い感じだったので、RGBをHSV に変換し、彩度を1.5倍に上げてから、RGBに戻しています。これでだいたい何が写っているのか判別できるようになりました。

ほかの照明や撮像デバイスが異なると、色合いがおかしくなったりすると思いますが、地道にパラメータを調整する必要があります。

C#からすると違和感のあるPython 文法

概要	文例
for の後の if 文	len([num for num in nums if num < 0])
暗黙の型変換	bool(1), bool(0)
def という名前関数の複数の戻り値	def least_difference(a, b, c): diff1 = abs(a – b) diff2 = abs(b – c) diff3 = abs(a – c) return min(diff1, diff2, diff3)
switch 文がない else if ではなく、elif	def inspect(x): if x == 0: print(x, “is zero”) elif x > 0: print(x, “is positive”) elif x < 0: print(x, “is negative”) else: print(x, “is unlike anything I’ve ever seen…”)
標準ではconst がない	PI = 3.14
トリプルクオート	triplequoted_hello = “””hello world”””
in	planets = [‘Mercury’, ‘Venus’, ‘Earth’, ‘Mars’] ‘Saturn’ in planets
from import	from math import * print(pi, log(32, 2)) ————- from math import * from numpy import * print(pi, log(32, 2)) これは、path, numpy ともにlog が定義されているため、 TypeError: return arrays must be of ArrayType エラーとなる
dir	print(dir(list))

[ WARN:0] videoio(MSMF): async ReadSample() call is failed with error status: -1

OpenCVで、突然次のエラーが出るようになった。
[ WARN:1] videoio(MSMF): can’t grab frame. Error

原因は、VideoCapture を2つのプロセスで起動していたため、あとから起動したプロセスがフレームを取得することができなかったため。

OpenCV: FFMPEG: tag 0x5634504d/’MP4V’ is not supported with codec id 12 and form
at ‘mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)’
OpenCV: FFMPEG: fallback to use tag 0x7634706d/’mp4v’
[ WARN:0] videoio(MSMF): OnReadSample() is called with error status: -1072875772

[ WARN:0] videoio(MSMF): async ReadSample() call is failed with error status: -1
072875772
[ WARN:1] videoio(MSMF): can’t grab frame. Error: -1072875772
[ WARN:1] videoio(MSMF): can’t grab frame. Error: -2147483638
[ WARN:1] videoio(MSMF): can’t grab frame. Error: -2147483638
[ WARN:1] videoio(MSMF): can’t grab frame. Error: -2147483638
[ WARN:1] videoio(MSMF): can’t grab frame. Error: -2147483638

Module ‘cv2’ has no ‘VideoCapture’ memberpylint(no-member)

Visual Studio Code (Windows) で、CV2 で次の lint エラーが出る場合の解消法

Module ‘cv2’ has no ‘VideoCapture’ memberpylint(no-member)

[メニュー] →[ファイル] →[基本設定] →[設定]

設定タブが開くので、設定の検索に “lint” を入力

Python › Linting: Pylint Args
に、
–extension-pkg-whitelist=cv2
を追加して、セーブする。
似たような設定項目が多いので注意。

Download YouTube

テスト用の動画をYouTubeから調達

import pafy
v = pafy.new("https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxx")

print(v.title)
print(v.duration)
print(v.rating)
print(v.author)
print(v.length)
print(v.keywords)
print(v.thumb)
print(v.videoid)
print(v.viewcount)

streams = v.streams 
for i in streams: 
    print(i) 
      
<em># get best resolution regardless of format </em>
best = v.getbest() 
  
print(best.resolution, best.extension) 
  
<em># Download the video </em>
best.download()

import pafy

v = pafy.new("https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxx")

print(v.title)

print(v.duration)

print(v.rating)

print(v.author)

print(v.length)

print(v.keywords)

print(v.thumb)

print(v.videoid)

print(v.viewcount)

streams = v.streams

for i in streams:

print(i)

# get best resolution regardless of format

best = v.getbest()

print(best.resolution, best.extension)

# Download the video

best.download()

pip が壊れたので、修復

pip を実行すると、次のエラーが発生するようになった。原因不明。

PS C:\Users\仮面\Desktop\VideoTest> pip
Traceback (most recent call last):
File “d:\program files\python37\lib\runpy.py”, line 193, in run_module_as_main “main“, mod_spec) File “d:\program files\python37\lib\runpy.py”, line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File “D:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe__main_.py”, line 5, in
ModuleNotFoundError: No module named ‘pip’

そこで、python -m ensurepip により、pip を修復

PS C:\Users\仮面\Desktop\VideoTest> python -m ensurepip
Looking in links: C:\Users\仮面\AppData\Local\Temp\tmp2qepvojk
Requirement already satisfied: setuptools in d:\program files\python37\lib\site-packages (40.8.0)
Collecting pip
Installing collected packages: pip
Successfully installed pip-19.0.3

Video の DCT, IDCT ローパス

OpenCvで、リアルタイムで、Video を200×200にスライスして、DCT→ローパス→IDCT を行ってみた。

左から、オリジナル、DCT、DCTの高周波成分をカット( *情報量はオリジナルの 1/100* )、IDCTで逆変換結果。

import numpy as np 
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        print("frame is None")
        break

    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    width = 200
    xstart = int((w-width)/2)
    xend = int(xstart + width)
    ystart = int((h-width)/2)
    yend = int(ystart + width)

    subFrame = frame[ystart:yend, xstart:xend]

    cv2.imshow('Frame', subFrame)
    dctFrame = cv2.dct(np.array(subFrame, dtype=np.float))
    
    cv2.imshow('DCT', dctFrame)
    
    f=20
    dctFrame[000:f, f:200]=0
    dctFrame[f:200, 000:f]=0
    dctFrame[f:200, f:200]=0
    
    idctFrame = cv2.idct(dctFrame)
    
    cv2.imshow('LP', dctFrame)
    cv2.imshow('IDCT', np.array(idctFrame, dtype=np.uint8))
    
    
    if cv2.waitKey(30) == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:

ret, frame = cap.read()

if frame is None:

print("frame is None")

break

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

width = 200

xstart = int((w-width)/2)

xend = int(xstart + width)

ystart = int((h-width)/2)

yend = int(ystart + width)

subFrame = frame[ystart:yend, xstart:xend]

cv2.imshow('Frame', subFrame)

dctFrame = cv2.dct(np.array(subFrame, dtype=np.float))

cv2.imshow('DCT', dctFrame)

f=20

dctFrame[000:f, f:200]=0

dctFrame[f:200, 000:f]=0

dctFrame[f:200, f:200]=0

idctFrame = cv2.idct(dctFrame)

cv2.imshow('LP', dctFrame)

cv2.imshow('IDCT', np.array(idctFrame, dtype=np.uint8))

if cv2.waitKey(30) == 27:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

OpenCVで、動き検出

【爆速】OpenCVで複数の物体検出　－ラズパイ－を参考に、物体認識を試してみた。

単一オブジェクトの動き検出

import numpy as np 
import cv2

ESC_KEY = 27

def get_bounding_box(X, Y):
    x_max = int(np.max(X))
    x_min = int(np.min(X))
    y_max = int(np.max(Y))
    y_min = int(np.min(Y))
    return (x_min, y_min, x_max, y_max)

def draw_bounding_box(img, bbox):
    img = cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3],), (0, 255, 0), 3)
    return img

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture(0) 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:  
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    frame = cv2.GaussianBlur(frame, (7,7), 0)

    fgmask = fgbg.apply(frame)

    img1=frame
    img2=fgmask

    Y, X = np.where(fgmask &gt; 200)
    if len(X) == 0 or len(Y)==0 :
      continue

    bbox = get_bounding_box(X, Y)
    img2 = draw_bounding_box(img1, bbox)

    cv2.imshow('img1', img2)
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    
    if cv2.waitKey(30) == ESC_KEY:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np

import cv2

ESC_KEY = 27

def get_bounding_box(X, Y):

x_max = int(np.max(X))

x_min = int(np.min(X))

y_max = int(np.max(Y))

y_min = int(np.min(Y))

return (x_min, y_min, x_max, y_max)

def draw_bounding_box(img, bbox):

img = cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3],), (0, 255, 0), 3)

return img

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture(0)

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:

ret, frame = cap.read()

if frame is None:

break

frame = cv2.GaussianBlur(frame, (7,7), 0)

fgmask = fgbg.apply(frame)

img1=frame

img2=fgmask

Y, X = np.where(fgmask > 200)

if len(X) == 0 or len(Y)==0 :

continue

bbox = get_bounding_box(X, Y)

img2 = draw_bounding_box(img1, bbox)

cv2.imshow('img1', img2)

cv2.imshow('fgmask', fgmask)

if cv2.waitKey(30) == ESC_KEY:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

KMeans を使って複数オブジェクトを認識をしてみたところ、ノイズがあると重心がうまく分離できず、Bounding Box が大きくずれてしまう。また、同一の物体であっても、複数のクラスターから構成されてしまうという問題点があった。

import numpy as np 
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans

CLUSTER=10
colorlist = [(0,0,0),(0,0,255),(0,255,0),(0,255,255),(255,0,0),(255,0,255),(255,255,0),(255,255,255)]
ESC_KEY = 27

def get_bounding_box(X, Y, result, cluster):
    NO = np.where(result==cluster)
    x_max = int(np.max(X[NO]))
    x_min = int(np.min(X[NO]))
    y_max = int(np.max(Y[NO]))
    y_min = int(np.min(Y[NO]))
    return (x_min, y_min, x_max, y_max)

def draw_bounding_box(img, bbox):
    img = cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3],), (0, 255, 0), 3)
    return img

def draw_circle(img, X, Y, result, cluster):
    NO = np.where(result==cluster)
    for p in NO[0] :
      img = cv2.circle(img, (X[p], Y[p]), 5, colorlist[cluster%8],-1)
    return img

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
def draw_number(img, X, Y, result, cluster):
    NO = np.where(result==cluster)
    for p in NO[0] :
      img = cv2.putText(img, str(cluster),(X[p], Y[p]), font, 1,colorlist[cluster%8],1,cv2.LINE_AA)
    return img

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture("video/vtest.avi") 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:  
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5,5), 0)

    fgmask = fgbg.apply(frame)

    img1=frame
    img2=fgmask

    Y, X = np.where(fgmask &gt; 200)

    if X.size &lt; w :
      continue

    means = KMeans(n_clusters=CLUSTER, init='k-means++', n_jobs=1).fit_predict(np.array([X,Y]))

    for i in range(CLUSTER) :
      bbox = get_bounding_box(X, Y, means, i)
      
      img2 = draw_bounding_box(img1, bbox)
      img2 = draw_circle(img1, X, Y, means, i)
      <em># img2 = draw_number(img1, X, Y, means, i)</em>
      
    cv2.imshow('img1', img2)
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    
    keyboard = cv2.waitKey(30)
    if keyboard == ESC_KEY:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np

import cv2

from sklearn.cluster import KMeans

CLUSTER=10

colorlist = [(0,0,0),(0,0,255),(0,255,0),(0,255,255),(255,0,0),(255,0,255),(255,255,0),(255,255,255)]

ESC_KEY = 27

def get_bounding_box(X, Y, result, cluster):

NO = np.where(result==cluster)

x_max = int(np.max(X[NO]))

x_min = int(np.min(X[NO]))

y_max = int(np.max(Y[NO]))

y_min = int(np.min(Y[NO]))

return (x_min, y_min, x_max, y_max)

def draw_bounding_box(img, bbox):

img = cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3],), (0, 255, 0), 3)

return img

def draw_circle(img, X, Y, result, cluster):

NO = np.where(result==cluster)

for p in NO[0] :

img = cv2.circle(img, (X[p], Y[p]), 5, colorlist[cluster%8],-1)

return img

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

def draw_number(img, X, Y, result, cluster):

NO = np.where(result==cluster)

for p in NO[0] :

img = cv2.putText(img, str(cluster),(X[p], Y[p]), font, 1,colorlist[cluster%8],1,cv2.LINE_AA)

return img

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture("video/vtest.avi")

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:

ret, frame = cap.read()

if frame is None:

break

frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5,5), 0)

fgmask = fgbg.apply(frame)

img1=frame

img2=fgmask

Y, X = np.where(fgmask > 200)

if X.size < w :

continue

means = KMeans(n_clusters=CLUSTER, init='k-means++', n_jobs=1).fit_predict(np.array([X,Y]))

for i in range(CLUSTER) :

bbox = get_bounding_box(X, Y, means, i)

img2 = draw_bounding_box(img1, bbox)

img2 = draw_circle(img1, X, Y, means, i)

# img2 = draw_number(img1, X, Y, means, i)

cv2.imshow('img1', img2)

cv2.imshow('fgmask', fgmask)

keyboard = cv2.waitKey(30)

if keyboard == ESC_KEY:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

次に、オブジェクト輪郭検出を参考に複数のオブジェクトの動き認識してみた。動いていないと認識できない、物体の特定ができない、といった問題があり、正確ではないけれど、ある程度認識することができる。

import numpy as np 
import cv2

ESC_KEY = 27

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture("video/vtest.avi") 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:  
  ret, frame = cap.read()
  if frame is None:
      break
  frame = cv2.GaussianBlur(frame, (7,7), 0)

  fgmask = fgbg.apply(frame)

  # find contours
  labels, contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

  for i in range(0, len(contours)):
      if len(contours[i]) > 0:

          # remove small objects
          if cv2.contourArea(contours[i]) &lt; 500:
              continue

          # Draw Bounding Box
          rect = contours[i]
          x, y, w, h = cv2.boundingRect(rect)
          cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)

          # Draw Contours
          # frame = cv2.drawContours(frame, contours, i, (0,255,0), 3)

  cv2.imshow('frame', frame)
  cv2.imshow('fgmask', fgmask)
  
  keyboard = cv2.waitKey(int(1000/fps))
  if keyboard == ESC_KEY:
      break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np

import cv2

ESC_KEY = 27

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture("video/vtest.avi")

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

while True:

ret, frame = cap.read()

if frame is None:

break

frame = cv2.GaussianBlur(frame, (7,7), 0)

fgmask = fgbg.apply(frame)

# find contours

labels, contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for i in range(0, len(contours)):

if len(contours[i]) > 0:

# remove small objects

if cv2.contourArea(contours[i]) < 500:

continue

# Draw Bounding Box

rect = contours[i]

x, y, w, h = cv2.boundingRect(rect)

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)

# Draw Contours

# frame = cv2.drawContours(frame, contours, i, (0,255,0), 3)

cv2.imshow('frame', frame)

cv2.imshow('fgmask', fgmask)

keyboard = cv2.waitKey(int(1000/fps))

if keyboard == ESC_KEY:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

drawContours だけで輪郭を描画できる。

OpenCv で動きを検出したらビデオに出力

動きを検出したら、ビデオき書き出す

import numpy as np 
import cv2

ESC_KEY = 27
THRESHOLD = 100000

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture(0) 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V') 
out = cv2.VideoWriter('out2.mp4',fourcc, 30.0, (int(w),int(h))) 

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break

    fgmask = fgbg.apply(frame)
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('fgmask', fgmask)
    
    motion = sum(sum(fgmask))
    if motion &gt; THRESHOLD:
        print("MOTION DETECTED:",str(motion))
        out.write(frame)

    keyboard = cv2.waitKey(30)
    if keyboard == ESC_KEY:
        break

cap.release()
out.release() 
cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np

import cv2

ESC_KEY = 27

THRESHOLD = 100000

fgbg = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

cap = cv2.VideoCapture(0)

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')

out = cv2.VideoWriter('out2.mp4',fourcc, 30.0, (int(w),int(h)))

while True:

ret, frame = cap.read()

if frame is None:

break

fgmask = fgbg.apply(frame)

cv2.imshow('frame', frame)

cv2.imshow('fgmask', fgmask)

motion = sum(sum(fgmask))

if motion > THRESHOLD:

print("MOTION DETECTED:",str(motion))

out.write(frame)

keyboard = cv2.waitKey(30)

if keyboard == ESC_KEY:

break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

OpenCvで timelapse

既存のビデオファイルから、タイムラプスを作成する方法

import cv2
import numpy as np

RATE = 10 <em># 10倍速</em>
cap = cv2.VideoCapture('AB.mp4') 
w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V') 
out = cv2.VideoWriter('out.mp4',fourcc, fps, (int(w),int(h))) 

count=RATE
while(True):
    ret, frame = cap.read()
    if ret==True:
        if count==0:
            out.write(frame)
            count=RATE
        count-=1
        cv2.imshow('frame',frame)  
        keyboard = cv2.waitKey(1)
        if keyboard == 27:
            break
    else:
        break
cap.release()
out.release()  
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

import numpy as np

RATE = 10 # 10倍速

cap = cv2.VideoCapture('AB.mp4')

w = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

h = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')

out = cv2.VideoWriter('out.mp4',fourcc, fps, (int(w),int(h)))

count=RATE

while(True):

ret, frame = cap.read()

if ret==True:

if count==0:

out.write(frame)

count=RATE

count-=1

cv2.imshow('frame',frame)

keyboard = cv2.waitKey(1)

if keyboard == 27:

break

else:

break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

fourcc ：　Windows 10 の場合、次の動作を確認した。

フォーマット	fourcc
avi	DIVX
avi	DIVX
wmv	WMV1
wmv	WNV2
mp4	MP4V