本系列教程：Python玩转视频处理之opencv和moviepy介绍与简单使用

本系列教程会分享怎样用Python进行视频处理，在本文中，会先介绍opencv和moivepy这两个库，还会介绍它们的简单使用方法。

1、opencv介绍及人脸识别

OpenCV全称为Open Source Computer Vision Library，它是一个跨平台的计算机视觉库，由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，能在商业和研究领域免费使用。

OpenCV能够用来开发程序，这些程序涉及实时的图像处理，还涉及计算机视觉，也涉及模式识别。

OpenCV主要是用C++语言来编写的，Python程序能够借助Python-OpenCV这个库来调用OpenCV的相关接口。

1.1 python-opencv的安装

使用pip install opencv-python这个命令来进行安装，安装结束后运行python，接着导入cv2，命令如下：

>>> import cv2

如无报错，说明安装成功。

1.2 人脸识别原理及使用

opencv具备十分强大的功能，在本文里，主要对其人脸识别功能加以介绍并予以使用，其完整功能可供参考

OpenCV采用的是基于Haar的cascade分类器，这种分类器是一种机器学习方法。Paul Viola和Michael Jone在2001年发表的论文“Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”中提出了一种有效的物品检测方法，该方法是基于Haar特征的cascade分类器。它属于机器学习方法，借助众多正负样例来训练，从而得到cascade模型，之后把该模型应用到其他图片上。

针对不同物体，需要不同的分类器。OpenCV包含许多训练好的分类器，像脸、眼、微笑等。这些分类器是XML文件，存储在库安装文件夹cv2下面的data目录中，使用时能直接调取，也可从

使用OpenCV识别人脸有以下步骤，首先要进行初始化，接着要导入cv2等Python库，最后要加载分类器cascade文件。

进行图片预处理，读取图片，运用cvtColor函数把图片转换为灰度图；

进行人脸检测时，会运用detectMultiScale方法，该方法用于检测图片里的人脸。

比如这里需要从下图中识别人脸。

代码如下：

import numpy

import cv2

将haarcascade_frontalface_default.xml文件复制到当前所在的目录之中 。

# 或者指定该文件的完整路径

face_cascade被设置为cv2.CascadeClassifier，其参数为"haarcascade_frontalface_default.xml" 。

# 读取图片，使用*cvtColor*函数将图片转为灰度图

img = cv2.imread("girl.jpg")

gray是通过cv2.cvtColor函数，将img从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间得到的结果 。

运用detectMultiScale方法，对图片当中的人脸予以检测。

faces 被 face_cascade.detectMultiScale 检测出来，该检测基于 gray，参数为 1.3 和 5 。

# 将人脸部分用长方形表示

print(faces)

for (x,y,w,h) in faces:

使用cv2.rectangle函数，在img图像上，绘制一个矩形，矩形左上角坐标为(x,y)，右下角坐标为(x+w,y+h)，颜色为(255,0,0)，线条宽度为5 。

# 保存结果

cv2将img写入'result.jpg'文件中 。

效果如下：

2、moviepy介绍及视频截取

moviepy是一个用python编写的模块，可用于视频编辑，能对视频进行基础操作，如剪切、连接、插入标题等，还能进行视频创作，像非线性编辑，也可用于视频处理，以及给视频添加炫酷特效等，它能读写多数常见视频格式，包含GIF，在之前文章里曾用moviepy从视频截取片段生成gif表情

这里介绍一个能提升处理性能的从视频中截取片段的方法，这是一个基于ffmpeg的方法，该方法使用ffmpeg_extract_subclip来处理视频，具体如下：

从moviepy.video.io.ffmpeg_tools中导入ffmpeg_extract_subclip

使用ffmpeg_extract_subclip工具，从“full.mp4”文件中提取视频片段，提取的起始时间为60秒，结束时间为300秒，将提取后的视频片段保存为名为“cut.mp4”的文件。

其实这个方法就是调用ffmpeg命令处理视频，源代码如下：

定义一个函数，名为ffmpeg_extract_subclip，该函数有四个参数，分别是filename、t1、t2、targetname ，其中targetname参数的默认值为None 。

创建一个新的视频文件，该视频文件播放名为“filename”的视频文件，播放区间为

时间“t1”和“时间“t2” 。""" （此句英文表述不太完整准确，按要求改写后逻辑也较模糊，推测是尽量贴近原文形式改写）

将文件名进行路径分割，得到文件名和扩展名，分别存储在name和ext变量中 。

if not targetname:

T1等于对t1乘以1000后取整，T2等于对t2乘以1000后取整 。

targetname等于，由name、T1、T2、ext组成的字符串格式化后的结果，格式为%sSUB%d_%d.%s

cmd等于，获取设置的“FFMPEG_BINARY”，“-y”，

"-ss", "%0.2f"%t1,

"-i", filename,

"-t", "%0.2f"%(t2-t1),

把“-map”，“0”，“-vcodec”，“copy”，“-acodec”，“copy”，以及目标名称组合在一起

"-vcodec"参数的值为"copy"，"-acodec"参数的值为"copy"，目标名称为targetname]

subprocess_call(cmd)

借助上面的方法，能够达成后面的功能，关于moviepy的完整教程可供参考 。

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