在训练模型时需要大量图片，改程序可将视频转换成帧。
import cv2
import os
import sys
# 读取文件路径，视频文件所在位置
input_path = r"D:/video"
#设定每隔多少帧截取一帧
fram_interval = 7
filenames = os.listdir(input_path)
video_prefix = input_path.split(os.sep)[-1]
#自动建立一个新文件夹，名称为原文件夹名称后加上_frames
frame_path = '{}_frame'.format(input_path)
if not os.path.exists(frame_path):
os.mkdir(frame_path)
cap = cv2.VideoCapture()
for filename in filenames:
filepath = os.sep.join([input_path,filename])
cap.open(filepath)
#获取视频帧数
n_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
#若画质低，则略过头帧
#for i in range(42):
#cap.read()
for i in range(n_frames):
ret, frame = cap.read()
#每隔frame_interval帧进行一次截屏操作
if i % fram_interval == 0:
imagename = '{}_{:0>6d}.jpg'.format(filename.split('.')[0], i)
imagepath = os.sep.join([frame_path, imagename])
print('exported {}!'.format(imagepath))
cv2.imwrite(imagepath, frame)
#图片重命名
path="D:/video_frame/"
#获取该目录下所有文件，存入列表中
fileList=os.listdir(path)
n=0
m=0
for i in fileList:
#设置旧文件名
oldname=path+ os.sep + fileList[n]
#设置新文件名
newname=path+os.sep +"train"+str(m+1)+".jpg"
os.rename(oldname, newname)
print(oldname, '======>', newname)
n+=1
m+=1
cap.release()
