1、前言

目标检测中，图片的数据可以从视频中抽取，而OpenCV的VideoCapture可以实现这样的操作

需要的库文件 opencv

pip下载：

pip install opencv-contrib-python

更换镜像源下载：

pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

opencv-python: 只包含opencv库的主要模块. 一般不推荐安装.
opencv-contrib-python: 包含主要模块和contrib模块, 功能基本完整, 推荐安装.
opencv-python-headless: 和opencv-python一样, 但是没有GUI功能, 无外设系统可用.
opencv-contrib-python-headless: 和opencv-contrib-python一样但是没有GUI功能. 无外设系统可用.

2、利用OpenCV 抽取视频的帧图片

这里的代码很简单，具体的可以参考之前的文章：

OpenCV 视频处理（关于摄像头和视频文件的读取、显示、保存等等）-CSDN博客

mp4文件时待提取的视频文件

这里需要提取建立images文件夹，存放提取出来的图片

完整代码：

import cv2def image_capture(video_path,save_step,calc_video_info = True):video = cv2.VideoCapture(video_path)# 打印视频的信息if calc_video_info:fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)       # 视频的帧速率frame_num = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)     # 视频的总帧数frame_width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))  # 获取视频文件的帧宽度frame_height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 获取视频文件的帧高度print('Video fps is : ',fps)print('Video frame number is : ',frame_num)print('Video frame width is : ',frame_width)print('Video frame height is : ',frame_height)print('Video time is : ',int(frame_num/fps),'s')num = 0         # 帧总数num_images = 0while video.isOpened():ret,frame = video.read()if not ret:             # 没有读取到图片则退出breaknum +=1if num % save_step == 0:num_images +=1cv2.imwrite('./images/'+str(num)+'.jpg',frame)print('Total images is :',num_images)video.release()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':root = 'test.mp4'       # 视频文件的路径step = 30 # 间隔多少帧读取图像image_capture(video_path=root,save_step=step)

结果展示：

这里的帧总数时1564，fps为25，代表一秒展示25张图片，所以总时长就是1564/25=62s

而我们每隔30帧抽取一张图片，因此1564/30 = 52，共抽取52张图片

代码很简单，可以对照注释自行查看即可

3、利用 labelimg 进行目标检测的标注

需要注意的是，labelimg支持python 3.9版本，建议新建虚拟环境：

conda create -n name python=3.9

安装命令

pip install labelimg

运行：

具体的可以参考，这里只简单介绍关于图像分类、目标检测和语义分割的Data Annotations_语义分割 annotations-CSDN博客

打开界面：

这里设置图像目录、保持的目录以及yolo保存格式就行了

右键新建边界框即可：

标注好如下：

单个txt文件：

这里面还有一个classes文本