Блог

Я читаю видеофайл и конвертирую его в массив numpy.

вот так:

 video= np.array(skvideo.io.vread(folder   "video.avi"), dtype=np.int16)
 

позже я получаю доступ к первому кадру и сохраняю его в img

 img = video[0]
 

форма теперь имеет 3 канала:

 389, 516, 3
 

При преобразовании в оттенки серого:

 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
 

Я получаю эту ошибку:

 error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.simd_helpers.hpp:94: error: (-2:Unspecified error) in function 'cv::impl::{anonymous}::CvtHelper<VScn, VDcn, VDepth, sizePolicy>::CvtHelper(cv::InputArray, cv::OutputArray, int) [with VScn = cv::impl::{anonymous}::Set<3, 4>; VDcn = cv::impl::{anonymous}::Set<1>; VDepth = cv::impl::{anonymous}::Set<0, 2, 5>; cv::impl::{anonymous}::SizePolicy sizePolicy = (cv::impl::<unnamed>::SizePolicy)2u; cv::InputArray = const cv::_InputArrayamp;; cv::OutputArray = const cv::_OutputArrayamp;]'
> Unsupported depth of input image:
>     'VDepth::contains(depth)'
> where
>     'depth' is 3 (CV_16S) 
 

Видео и изображения отображаются нормально.
На самом деле я дошел до этой ошибки, потому что хотел построить гистограммы, и при передаче первого кадра я получаю ошибку без документации.

Возможно ли, что я должен использовать cv2.VideoCapture ? Я не понимаю, как это должно быть, так как это совершенно прекрасный массив numpy.

спасибо вам за вашу помощь!

cvtColor жалуется, потому что данные неверные dtype .

Ваши данные имеют dtype int16 (целое число со знаком).

cvtColor принимает только uint8 , uint16 , и float32 . Это CV_8U , CV_16U , и CV_32F на языке OpenCV, которые имеют числовые значения 0, 2, 5 .

Решение: используйте поддерживаемый тип dtype. Похоже, что skvideo.io.vread он уже возвращает данные в uint8 . Просто отбросьте лишнее np.array(..., dtype=np.int16) вокруг него.

Как ни странно, это работает, если я читаю видео с помощью видеозахвата, а затем повторяю кадры.

Таким образом, одним из решений вышеизложенного является

 video= cv2.VideoCapture(folder   'video.avi')
is_true, frame = video.read()
 

затем сделайте все остальное, как и раньше.

Если бы кто-нибудь мог объяснить, почему (в чем разница между массивами), это было бы здорово.