Python 批量视频模糊实现教程
1. 整体流程概述
对于批量视频模糊的实现，我们可以分为以下几个步骤：
- 选择需要模糊的视频文件夹
- 遍历视频文件夹，获取所有视频文件的路径
- 读取每个视频文件
- 对每个视频文件进行模糊处理
- 保存模糊后的视频文件
下面我们将详细介绍每个步骤需要做的操作以及对应的代码。
2. 详细步骤及代码
首先，我们需要导入所需的库，包括 OpenCV 和 os：
import cv2
import os
步骤1: 选择需要模糊的视频文件夹
让用户输入需要模糊的视频文件夹路径，并存储在变量 folder_path 中：
folder_path = input("请输入视频文件夹路径: ")
步骤2: 获取所有视频文件的路径
使用 os 库的 listdir 函数列出指定文件夹中的所有文件，并保存在变量 file_list 中。然后使用列表推导式筛选出所有以 .mp4 或 .avi 结尾的文件，并保存在变量 video_files 中：
file_list = os.listdir(folder_path)
video_files = [file for file in file_list if file.endswith((".mp4", ".avi"))]
步骤3: 读取每个视频文件
我们可以使用 OpenCV 的 VideoCapture 函数对视频文件进行读取。在这一步中，我们需要创建一个空列表 frames 用于保存每帧视频的图像。
frames = []
for video_file in video_files:
video_path = os.path.join(folder_path, video_file)
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frames.append(frame)
cap.release()
步骤4: 对每个视频文件进行模糊处理
在这一步中，我们将对每帧图像进行模糊处理。可以使用 OpenCV 的 GaussianBlur 函数对图像进行高斯模糊处理。我们需要指定模糊的半径、标准差以及模糊图像的输出路径。
blur_frames = []
for frame in frames:
blurred_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)
blur_frames.append(blurred_frame)
步骤5: 保存模糊后的视频文件
我们将模糊处理后的每帧图像保存到一个新的视频文件中。首先，我们需要创建一个 VideoWriter 对象，并指定输出文件的路径、编码方式、帧率和视频尺寸。然后，我们将每帧模糊图像写入到输出视频文件中。
output_video_path = os.path.join(folder_path, "blurred_video.mp4")
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
output_video = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, 30, (blur_frames[0].shape[1], blur_frames[0].shape[0]))
for frame in blur_frames:
output_video.write(frame)
output_video.release()
3. 状态图
下面是使用 mermaid 语法表示的状态图，展示了实现批量视频模糊的整个流程：
stateDiagram
[*] --> 选择视频文件夹
选择视频文件夹 --> 获取视频文件列表
获取视频文件列表 --> 读取视频文件
读取视频文件 --> 模糊处理
模糊处理 --> 保存视频文件
保存视频文件 --> 结束
4. 甘特图
下面是使用 mermaid 语法表示的甘特图，展示了实现批量视频模糊的各个步骤的时间安排：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 批量视频模糊甘特图
section 选择视频文件夹
选择视频文件夹 :2022-01-01, 1d
section 获取视频文件列表
获取视频文件列表 :2022
