· Hakan Çelik · OpenCV / Temel İşlemler · 4 dk okuma

Opencv Video Işlemleri

Video okumayı öğreneceğiz, video ları açmayı ve kayıte etmeyi Kamera ile video kaydı ve pencerede çalıştırmayı öğreneceğiz Bu fonksiyonları öğreneceğiz : cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter()
OpenCV Serisi 14/64
  1. 1. Boya Fırçası Olarak Fare
  2. 2. Canny Kenar Algılama
  3. 3. Görüntü Geçişleri
  4. 4. Görüntü Piramitleri
  5. 5. Görüntülerde Aritmetik İşlemler
  6. 6. Görüntülerle İlgili Temel İşlemler
  7. 7. Görüntünün Geometrik Dönüşümleri
  8. 8. Görüntüyü Yumuşatma - ( Smoothing Images )
  9. 9. Histogramlar
  10. 10. Konturler ( Contours )
  11. 11. Morfolojik Dönüşümler
  12. 12. Opencv Nedir Ve Kurulumu
  13. 13. Opencv Resim Işlemleri
  14. 14. Opencv Video Işlemleri
  15. 15. Opencv'de Çizim Fonksiyonları
  16. 16. Performans Ölçüm Ve Geliştirme Teknikleri
  17. 17. Renk Alanlarını Değiştirme
  18. 18. Renk Paleti Olarak Parça Çubuğu ( Trackbar )
  19. 19. Resim Eşikleme
  20. 20. Şablon Eşleştirme
  21. 21. Hough Doğru Dönüşümü
  22. 22. Hough Daire Dönüşümü
  23. 23. Fourier Dönüşümü
  24. 24. Histogram Eşitleme
  25. 25. 2B Histogramlar
  26. 26. Histogram Geri Projeksiyonu
  27. 27. Kontur Özellikleri
  28. 28. Kontur Nitelikleri
  29. 29. Konturlerle Daha Fazla İşlev
  30. 30. Kontur Hiyerarşisi
  31. 31. GrabCut ile Etkileşimli Ön Plan Çıkarma
  32. 32. Watershed Algoritması ile Görüntü Segmentasyonu
  33. 33. Özellikleri Anlamak
  34. 34. Harris Köşe Tespiti
  35. 35. Shi-Tomasi Köşe Dedektörü ve İzlenecek İyi Özellikler
  36. 36. SIFT'e Giriş (Ölçek Değişmez Özellik Dönüşümü)
  37. 37. SURF'e Giriş (Hızlandırılmış Sağlam Özellikler)
  38. 38. Köşe Tespiti için FAST Algoritması
  39. 39. BRIEF — İkili Sağlam Bağımsız Temel Özellikler
  40. 40. ORB (Yönlü FAST ve Döndürülmüş BRIEF)
  41. 41. Özellik Eşleştirme
  42. 42. Özellik Eşleştirme + Nesneleri Bulmak için Homografi
  43. 43. Meanshift ve Camshift ile Nesne Takibi
  44. 44. Optik Akış
  45. 45. Arka Plan Çıkarma
  46. 46. Kamera Kalibrasyonu
  47. 47. Poz Tahmini
  48. 48. Epipolar Geometri
  49. 49. Stereo Görüntülerden Derinlik Haritası
  50. 50. k-En Yakın Komşuyu Anlamak
  51. 51. kNN ile El Yazısı OCR
  52. 52. SVM'yi Anlamak
  53. 53. SVM ile El Yazısı OCR
  54. 54. K-Ortalamalar Kümeleme'yi Anlamak
  55. 55. OpenCV'de K-Ortalamalar Kümeleme
  56. 56. Görüntü Gürültü Giderme
  57. 57. Görüntü Onarımı (Inpainting)
  58. 58. Yüksek Dinamik Aralık (HDR) Görüntüleme
  59. 59. Haar Cascade ile Yüz Tespiti
  60. 60. pip ile OpenCV Kurulumu
  61. 61. Ubuntu'da OpenCV-Python Kurulumu
  62. 62. Fedora'da OpenCV-Python Kurulumu
  63. 63. Windows'ta OpenCV-Python Kurulumu
  64. 64. OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

Opencv Video Işlemleri

Opencv video işlemleri

Hedefler

  • Video okumayı öğreneceğiz, video ları açmayı ve kayıte etmeyi
  • Kamera ile video kaydı ve pencerede çalıştırmayı öğreneceğiz
  • Bu fonksiyonları öğreneceğiz : cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter()

Kamera ile video kaydı

Sık sık kamera ile canlı akış yakalamak durumdayız, bunu opencv basit bir şekilde sunuyor, haydi kamera ile video kayıt edelim ( ben kendi bilgisayarımın kamerasını kullanıyorum )

Size başlamak için basit bir görev, kameradan vide alın ve gri tonlamalı videoya dönüştürün + gösterin.

Video kaydetmek için VideoCapture nesnesini yaratmalısınız, bunu bir değişken kullarak yapın örneğin cap değişken ismi ile.

Bu nesneye verilen parametre hangi kamerayı kullanacağınızı seçmenize yarar, eğer bir kamera bağlayacaksanız ( benim gibi ) 0 veya -1 değerini vermelisiniz.

ikinci bir kamera için 1 değeri ve bu şekilde değerle verilmelidir.

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # nesneyi yarattık

while(True):
    # kare kare yakalamaya başladık
    ret, frame = cap.read() # kameradan gelen veriyi okuyoruz, sürekli dir.
    # frame üzerinden işlemler buraya gelir
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # gelen anlık veriyi gri tona çeviriyoruz
    cv2.imshow('frame',gray)# frame'i ekranda gösteriyoruz ( pencere ismi "frame" okunacak veri ise ikinci parametre olan gray dır tıpkı bir önceki derste resim işleme'de anlatılar gibi.
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# herşey bittiğinde ekran kapanır
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

burda tıpkı resim işmedeki gibi anlık resim dosyası geliyor ve biz bunu sürekli while döngüsü sayesinde okup ekrana döküyoruz hızlı olduğu için video olmuş oluyor. Pek bir fark yok.

cap.read() fonksiyonu bir bool döndürür True veya False, bazen cap kayıt yapmaya başlamıyor olabilir bu durumda bu kodlar bir hata gösterir. Başlayıp başlamadığını kontrol edebilirisin veya cap.isOpened() bu fonksiyon ile başlayıp başlamadığı kontrol edilebilir.

Eğer bu fonksiyon True değerini döndürürse cap başlıyor ve video kaydı alabiliyordur yani herhangi bir sorun yoktur, eğer False dönderiyorsa cap.open() fonksiyonu’nu kullarak açınız.

Ayrıca cap.get(propId) fonksiyonunu kullarak bu video da bazı özellikleri açabilirsiniz. Bu fonksiyonda ki propId parametresi 0 ile 18 arasında değerler alır, her numara videonun özelliği anlamına gelir, o video için geçerli ise bütün detayi görmek için tıklayınız bu değerlerin bazıları cap.set(propId, value) kullanarak değiştirilebilir value değeri istediğiniz herhangi bir numarak olabilir.

Örnek olarak;

cap.get(3) ve cap.get(4) fonksiyonunu kullanarak çerçeve genişliğini ve yüksekliğini kontrol edebilirim. Bana varsayılan olarak 640x480 bunu verir. Fakat ben bunu 320x240 olarak değiştirebilirim sadece bunu kullanarak ret = cap.set(3,320) ve ret = cap.set(4,240)

Dosyadan video oynatma

Kameradan video kaydı ile aynı şey, sadece kamera indexi ile video ismini değiştireceğiz.Ayrıca çerçeveyi görüntülerken cv2.waitKey() için uygun zamanı kullanacağız.Çok daha azı ise video çok hızlı olacak ve eğer kalitesi çok yüksek ise, video yavaş olacak ( peki videoları yavaş çekimde nasıl görebilirsiniz )

Normal durumlarda 25 milisaniye sorunsuz olacaktır.

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi') # vtest.avi adında video dosyasını acıyoruz

while(cap.isOpened()): #ve cap isimli değişken açık olana kadar yani video dosyası açık olduğu sürece
    ret, frame = cap.read() # gelen veriyi anlık okuyoruz

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # COLOR_BGR2GRAY modunda dönüştürdük

    cv2.imshow('frame',gray) # pencere ismini ve gösterilecek olan veriyi yazdık ve ekranda görüntü aldık
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #klavye ile kapatma işlemlerini ekledik,klavye ile döngüyü yani veri okunmasını durdurmak için
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows() # pencereleri yok ettik

Video ları kaydetme

Evet kameradan video çektik kare kare,ve videoları yaptığımız değişiklikler sonrası kaydetmek istedik, Resimler için bu çok kolaydı , sadece cv2.imwrite() bunu kullanıyorduk burda biraz daha iş istiyor.

Bu sefer VideoWriter nesnesini oluşturmamız gerek, çıktı dosya adını belirlemeliyiz örneğin:output.avi.

Daha sonra FourCC kodunu belirtmeliyiz bir sonraki paragrafta açıklayacağız, daha sonra saniye de ki kare sayısının numarasını vermeliyiz yani ( fps ) değerini ve çerçeve boyutuna geçmeliyiz, son olarak isColor etiketini vermeliyiz doğruysa, kodlayıcı renk karesini bekler, aksi halde gri tonlamalı çerçeve ile çalışır.

FourCC, video codec bileşenini belirlemek için kullanılan 4 baytlık bir koddur. Mevcut kodların listesi şu adreste bulunabilir:

https://en.wikipedia.org/wiki/FourCC tabiki wikipedia çalışmadığı için biz burdaki adrese bakamıyacagız.

fourcc şöyle birşey buldum aynısımı bilmiyorum ama bi bakın.

  • Fedora’da: DIVX, XVID, MJPG, X264, WMV1, WMV2. (XVID daha çok tercih edilebilir.MJPG, yüksek boyutlu videolara neden olur X264 çok küçük boyutlu video verir)

  • Windows’ta: DIVX (Test edilecek ve eklenecek daha fazlası)

  • OSX’te: (Ben OSX’e erişemiyorum. Birisi bunu doldurabilir mi?) ( dökümanda böyle yazıyor ben size sormuyorum yani :D ) // düzenleme öner diye bir şey eklenebilir aslında siteye güzel olur //

    FourCC kodu, MJPG için cv2.VideoWriter_fourcc (‘M’, ‘J’, ‘P’, ‘G’) veya cv2.VideoWriter_fourcc (* ‘MJPG) olarak iletilir.

Kameradan video yakalayıp kayıt edelim

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

# VideoWriter nesnesini yaratıyoruz
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret==True:
        frame = cv2.flip(frame,0)

        # flipped çerçevesini yazıyoruz
        out.write(frame)

        cv2.imshow('frame',frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# herşey bittiğinde
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

Kaynak: OpenCV Python Tutorials — Orijinal Döküman

Back to Blog

Related Posts

View All Posts »
OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

OpenCV · 3 dk

OpenCV-Python bağlayıcılarının nasıl oluşturulduğunu öğrenin. C++ modüllerinin Python'a nasıl aktarıldığını, CV_EXPORTS_W, CV_WRAP gibi makroları ve gen2.py üreteci ile hdr_parser.py başlık ayrıştırıcısını anlattım.

Haar Cascade ile Yüz Tespiti

Haar Cascade ile Yüz Tespiti

OpenCV · 3 dk

OpenCV'de Haar Cascade sınıflandırıcılarını kullanarak yüz ve göz tespiti yapın. cv.CascadeClassifier ile gerçek zamanlı nesne tespitinin temellerini anlattım.

Görüntü Onarımı (Inpainting)

Görüntü Onarımı (Inpainting)

OpenCV · 2 dk

Eski fotoğraflardaki hasarları, çizikleri ve lekeleri OpenCV'nin cv.inpaint() fonksiyonu ile nasıl onaracağınızı öğrenin. Telea ve Navier-Stokes algoritmalarını anlattım.