prehadler/视频抽帧.py

import cv2
import numpy as np
import os
from tqdm import tqdm
from pathlib import Path

# -------------------------- 1. 用户配置（根据实际情况修改）--------------------------
# 视频文件路径（绝对路径或相对路径均可，支持mp4/avi/mov等常见格式）
# VIDEO_PATH = r"E:\geminicli\yolo\images\屏幕操作视频.mp4"  # 替换为你的视频路径
VIDEO_PATH = r"D:\DataPreHandler\MP4\花生底图.mp4"
# 输出根目录（脚本会自动在该目录下创建train/val/test子文件夹）
OUTPUT_ROOT_DIR = r"D:\DataPreHandler\images\dituchoqu_huashen"  # 替换为你的输出根路径

# 各文件夹需抽取的图片数量（总数量=2800+1400+700=4900）
FRAME_COUNTS = {
    "train": 1200,
    "val": 150,
    "test": 50
}

# 图片保存格式（建议用jpg，兼容性更好；也可改为png）
SAVE_FORMAT = "jpg"

# 图片文件名编号位数（如0001.jpg，避免文件名乱序）
FILE_NUM_DIGITS = 5  # 对应最大编号9999，满足4900张需求


# -----------------------------------------------------------------------------------


def check_video_validity(cap):
    """检查视频是否能正常读取，并返回视频总帧数和帧率"""
    if not cap.isOpened():
        raise ValueError(f"无法打开视频文件！请检查路径：{VIDEO_PATH}")

    # 获取视频总帧数（注意：部分视频可能返回-1，需特殊处理）
    total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
    if total_frames == -1:
        # 若无法直接获取总帧数，通过读取最后一帧间接计算
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_AVI_RATIO, 1)  # 跳转到视频末尾
        total_frames = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)  # 跳回视频开头

    total_frames = int(total_frames)
    required_total = sum(FRAME_COUNTS.values())  # 需抽取的总帧数

    # 检查视频总帧数是否满足需求
    if total_frames < required_total:
        raise ValueError(
            f"视频总帧数不足！\n"
            f"视频实际帧数：{total_frames}，需抽取帧数：{required_total}\n"
            f"建议更换更长的视频，或减少各文件夹的抽取数量。"
        )

    # 获取视频帧率（仅用于打印信息，不影响抽取逻辑）
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    video_duration = total_frames / fps  # 视频总时长（秒）

    print(f"✅ 视频信息读取成功：")
    print(f"   - 视频路径：{VIDEO_PATH}")
    print(f"   - 总帧数：{total_frames}")
    print(f"   - 帧率(FPS)：{fps:.1f}")
    print(f"   - 总时长：{video_duration // 60:.0f}分{video_duration % 60:.1f}秒")
    print(
        f"   - 需抽取总帧数：{required_total}（train:{FRAME_COUNTS['train']}, val:{FRAME_COUNTS['val']}, test:{FRAME_COUNTS['test']}）")

    return total_frames


def create_output_dirs():
    """创建输出根目录及train/val/test子文件夹"""
    # 转换为Path对象，适配Windows/Linux/macOS路径格式
    output_root = Path(OUTPUT_ROOT_DIR)
    subdirs = FRAME_COUNTS.keys()

    for subdir in subdirs:
        subdir_path = output_root / subdir
        subdir_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # parents=True创建父目录，exist_ok=True避免已存在时报错
        print(f"📂 输出文件夹已创建/确认：{subdir_path}")

    return {subdir: output_root / subdir for subdir in subdirs}  # 返回各子文件夹路径字典


def generate_random_frame_indices(total_frames, required_total):
    """生成无重复的随机帧索引（范围：0 ~ total_frames-1）"""
    print(f"\n🎲 正在生成{required_total}个无重复随机帧索引...")
    # 使用numpy生成无重复随机整数（replace=False确保不重复）
    random_indices = np.random.choice(
        a=range(total_frames),
        size=required_total,
        replace=False
    )
    # 排序（可选，使抽取的帧按时间顺序保存，不排序则完全随机）
    random_indices.sort()
    print(f"✅ 随机帧索引生成完成（共{len(random_indices)}个）")
    return random_indices


def split_indices_by_dataset(random_indices):
    """将总随机索引按train/val/test的数量拆分"""
    train_count = FRAME_COUNTS["train"]
    valid_count = FRAME_COUNTS["val"]

    # 拆分逻辑：前N个给train，中间M个给valid，剩余给test
    indices_split = {
        "train": random_indices[:train_count],
        "val": random_indices[train_count:train_count + valid_count],
        "test": random_indices[train_count + valid_count:]
    }

    # 验证拆分数量是否正确（避免配置错误）
    for dataset, indices in indices_split.items():
        assert len(indices) == FRAME_COUNTS[dataset], \
            f"{dataset}索引拆分错误！预期{FRAME_COUNTS[dataset]}个，实际{len(indices)}个"

    print(f"\n📊 索引拆分完成：")
    for dataset, indices in indices_split.items():
        print(f"   - {dataset}：{len(indices)}个帧索引（范围：{indices[0]} ~ {indices[-1]}）")

    return indices_split


def extract_and_save_frames(cap, indices_split, output_dirs):
    """根据拆分后的索引，抽取视频帧并保存到对应文件夹"""
    print(f"\n🚀 开始抽取并保存视频帧...")

    for dataset, indices in indices_split.items():
        dataset_dir = output_dirs[dataset]
        print(f"\n--- 正在处理 {dataset} 集（共{len(indices)}张）---")

        # 用tqdm显示进度条
        for idx, frame_idx in tqdm(enumerate(indices, 1), total=len(indices), desc=f"{dataset}进度"):
            # 跳转到指定帧（关键步骤：确保读取到正确的帧）
            cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_idx)

            # 读取帧（ret为True表示读取成功，frame为帧数据）
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                print(f"⚠️  警告：无法读取帧索引{frame_idx}，已跳过该帧")
                continue

            # 生成文件名（如train_0001.jpg）
            file_name = f"dths_{dataset}_{idx:0{FILE_NUM_DIGITS}d}.{SAVE_FORMAT}"  # 0{FILE_NUM_DIGITS}d表示补零到指定位数
            save_path = dataset_dir / file_name

            # 保存帧为图片（cv2.imwrite默认保存为BGR格式，符合图片存储标准）
            cv2.imwrite(str(save_path), frame)

    print(f"\n🎉 所有帧抽取与保存完成！")
    # 打印最终结果汇总
    print(f"\n📋 结果汇总：")
    for dataset, dataset_dir in output_dirs.items():
        # 统计实际保存的图片数量（避免因读取失败导致数量不足）
        actual_count = len([f for f in dataset_dir.glob(f"*.{SAVE_FORMAT}")])
        print(f"   - {dataset}集：预期{FRAME_COUNTS[dataset]}张，实际保存{actual_count}张，路径：{dataset_dir}")


def main():
    try:
        # 1. 初始化视频读取器
        cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_PATH)

        # 2. 检查视频有效性并获取总帧数
        total_frames = check_video_validity(cap)

        # 3. 创建输出文件夹
        output_dirs = create_output_dirs()

        # 4. 生成无重复随机帧索引
        required_total = sum(FRAME_COUNTS.values())
        random_indices = generate_random_frame_indices(total_frames, required_total)

        # 5. 按数据集拆分索引
        indices_split = split_indices_by_dataset(random_indices)

        # 6. 抽取并保存帧
        extract_and_save_frames(cap, indices_split, output_dirs)

    except Exception as e:
        # 捕获所有异常并友好提示
        print(f"\n❌ 脚本执行失败：{str(e)}")
    finally:
        # 无论是否报错，都关闭视频读取器（释放资源）
        if 'cap' in locals() and cap.isOpened():
            cap.release()
            print(f"\n🔌 视频资源已释放")


if __name__ == "__main__":
    main()