كيف يمكننا معرفة عدد الإطارات في الفيديو في OpenCV | بايثون

يمكنك الحصول على هذه المعلومات من خلال استخدام الدالة get مع خصائص محددة لكل معلومة تريدها كالتالي:

import numpy as np
import cv2
# نحدد مسار الفيديو   
cap = cv2.VideoCapture(r'C:\Users\Windows.10\Downloads\Video\videoplayback_6.mp4')
length = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) # عدد الإطارات في الفيديو
width  = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) # عرض الإطار
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # ارتفاعه
fps    = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # Frame rate. 

print("This video contains: ",length,"frames")
print("Width: ", width )
print("Height: ", height )
print("Frame rate. : ", fps )
# والخرج سيكون كالتالي
"""
This video contains:  33392.0 frames
Width:  640.0
Height:  360.0
Frame rate. :  30.0
"""

يمكنك استخدام اما الطريقة اليدوية واما طريقة سريعة باستخدام opencv لايجاد عدد الاطارات داخل فيديو، الكود التالي يوضح الطريقيتين والفرق في السرعة بينهما:

def frame_count(video_path, manual=False):
    def manual_count(handler):
        frames = 0
        while True:
            status, frame = handler.read()
            if not status:
                break
            frames += 1
        return frames 

    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    # بطيئة لكنها دقيقة 100% 
    if manual:
        frames = manual_count(cap)
    #سريعة لكن ليس بدقة الأولي
    else:
        try:
            frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
        except:
            frames = manual_count(cap)
    cap.release()
    return frames

اذا قمنا بتشغيل الكود وطباعة الوقت الذي تستغرقه كل طريقه منهما بجانب عدد الاطارات تكون كالتالي:

#الطريقة الأولى
frames: 3671
0.018054921 (s)

#الطريقة الثانية
frames: 3521
9.447095287 (s)

لاحظ الاختلاف في الوقت المستغرق من كل منها وكذلك عدد الإطارات، الطريقة الأولى أبطأ لكنها دقيقة 100% أما الثانية فهي سريعة للغاية لكن بطيئة.