本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】，仅做学习分享。
代码语言：javascript复制原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2017/01/09/count-the-total-number-of-frames-in-a-video-with-opencv-and-python/
一个读者的问题：
我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?
在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数：
- 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。
- 方法2：缓慢、低效的方法，需要我们手动循环每一帧，并为我们读的每一帧增加一个计数器。
方法1显然是理想的。 我们所需要做的就是打开视频文件的指针，告诉OpenCV我们感兴趣的元属性，并获得返回值。
不用手动循环所有帧。 不用浪费的CPU来循环解码。 但是有一个问题，因为OpenCV版本不同和安装的视频编解码器的多样性，导致方法1有很多bug。
你会发现在某些情况下，超过一半的.get和.set方法在视频指针上不起作用。在这种情况下，我们将不可避免地回到方法2。
那么，有没有办法将这两个方法封装到一个函数中呢?
我已经在imutils库中实现了count_frames函数，但为了确保你理解其中的内容，我们今天将回顾整个函数。
计算帧数的简单方法
在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。
现在让我们来看看这个函数是如何在imutils中实现的：
代码语言：javascript复制# import the necessary packages
from ..convenience import is_cv3
import cv2
def count_frames(path, override=False):
# grab a pointer to the video file and initialize the total
# number of frames read
video = cv2.VideoCapture(path)
total = 0
# if the override flag is passed in, revert to the manual
# method of counting frames
if override:
total = count_frames_manual(video)首先，我们在第2行和第3行上导入必要的Python包。我们需要is_cv3函数来检查实际的OpenCV使用的是cv2还是OpenCV的哪个版本。
我们在第5行定义count_frames函数。这个方法需要一个参数以及一个可选参数：
path：这是我们的视频文件在磁盘上的路径。 override：一个布尔标志，用来决定我们是否应该跳过方法1而直接使用速度较慢(但保证准确无错误)的方法2。
我们访问cv2.VideoCapture，在第7行上的VideoCapture获得一个指向实际视频文件的指针，然后初始化视频中的帧总数。
然后我们在第11行进行检查，看看是否应该重写。如果是，我们调用count_frames_manual函数(我们将在下一节中定义)。
如果否，就让我们看看方法1是如何实际实现的：
代码语言：javascript复制 # otherwise, let's try the fast way first
else:
# lets try to determine the number of frames in a video
# via video properties; this method can be very buggy
# and might throw an error based on your OpenCV version
# or may fail entirely based on your which video codecs
# you have installed
try:
# check if we are using OpenCV 3
if is_cv3():
total = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
# otherwise, we are using OpenCV 2.4
else:
total = int(video.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT))
# uh-oh, we got an error -- revert to counting manually
except:
total = count_frames_manual(video)
# release the video file pointer
video.release()
# return the total number of frames in the video
return total为了通过OpenCV提供的API来确定视频文件中的帧数，我们需要利用所谓的捕获属性，其被OpenCV称为CAP_PROP（任何时候你看到一个以CAP_PROP_*开头的常量，你应该知道它与视频处理相关）。
在opencv3中，帧计数属性的名称是cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT，理想情况下，将各自的属性名称传递给视频指针的.get方法将允许我们获得视频中的总帧数(第10-15行)。
但是，根据你的OpenCV安装版本和视频编解码器的不同，这种方法在某些情况下会失效。
如果是这种情况，我们已经用一个try/except块包装了关键代码段。如果出现异常，我们只需还原为手工计算帧数(第16和17行)。
最后,我们释放视频文件指针(19行)并返回视频的总帧数(21行)。
循环计数
上文介绍了快速、高效的方法来计算视频帧数，现在让我们转到较慢的count_frames_manual方法。
代码语言：javascript复制def count_frames_manual(video):
# initialize the total number of frames read
total = 0
# loop over the frames of the video
while True:
# grab the current frame
(grabbed, frame) = video.read()
# check to see if we have reached the end of the
# video
if not grabbed:
break
# increment the total number of frames read
total = 1
# return the total number of frames in the video file
return totalcount_frames_manual函数只需要一个单独的参数video，我们假设它是一个由cv2.VideoCapture实例化的指针。
首先我们初始化从视频的帧数变量total=0，循环帧，直到我们到达视频的末尾，并在此过程中增加计数器total。
然后将total返回给调用函数。
值得一提的是，该方法是完全准确无误的。
在使用这个函数时，也可能会返回零帧。当这种情况发生时，99%的可能性是：
- 你给cv2.VideoCapture提供了无效的视频文件路径。
- 您没有安装适当的视频编解码器，因此OpenCV无法读取该文件。如果是这种情况，则需要安装适当的视频编解码器，然后重新编译并重新安装OpenCV。
