基于OpenCV、PiCamera和FFmpeg构建的视频处理框架：VidGear

• VidGear是一个基于OpenCV，PiCamera和FFmpeg构建的高级一体化视频处理框架。它使用方便，易于扩展。
• 它包含强大的功能（多线程视频处理类）来处理/控制不同设备特定的视频流，如下所示：
• 类功能CamGear处理IP摄像头/USB摄像头/网络流/YouTube视频PiGear处理Raspberry Pi相机模块VideoGear用于访问视频捕获设备WriteGear通过灵活的视频压缩功能实现无损视频编码
• 它具有各种内置功能，如灵活控制视频源属性（包括分辨率、帧率以及色域等），并支持简单的直接网络流管道（支持GStreamer，YouTube和其他网络流，如http(s)、rtp、rstp以及mms等）。
• 它兼容Raspberry-Pi相机模块（RPiCam），可以方便地使用其提供的各种特性，如亮度、饱和度以及传感器模式等。
• 此外，VidGear利用FFmpeg强大的编码器对输出进行编码，达到降低尺寸而不牺牲视频质量的效果。它提供了对FFmpeg输出参数的完全控制。

主要特征

是什么让VidGear从所有用于视频处理的Python工具中脱颖而出呢？

• 多线程高速帧捕捉（高FPS）
• 灵活且直接控制视频源属性
• 无损视频编解码
• 灵活的输出视频编码器、压缩以及质量控制
• 使用其URL地址实现直接YouTube视频流水线
• 简单的视频源色域转换
• 自动安装
• 内置强大的错误处理和帧同步功能
• 多设备兼容性（包括RpiCamera）
• 支持实时网络视频流（包括Gstreamer Raw Pipeline）

文档及使用

• 您可以通过阅读VidGear的wiki来深入了解每个类的用法。

基础示例：

对于常见的Live WebCamera流，使用WriteGear（压缩模式）实现的基本示例如下所示：

先决条件

• 注意：VidGear会根据您的系统要求自动处理所有必要的先决条件（FFmpeg除外）。

必要条件：

• OpenCV(contrib)：安装VidGear前，必须在机器上安装OpenCV 3.0以上版本的python库。您可以从头开始构建它（Raspberry Pi）或者VidGear将根据PyPi自动为您安装。
• FFmpeg：VidGear需要安装FFmpeg实现压缩功能。可以按照此wiki安装最新的FFmpeg。

额外条件：

• PiCamera：如果您使用的是Raspberry Pi相机模块，如OmniVision OV5647和Sony IMX219，安装之前需要在Raspberry Pi机器上安装额外的Picamera库（建议使用最新版本）。
• 此外，请确保在使用此库之前开启了Raspberry Pi硬件特定设置。
• pafy：要实现将YouTube视频流水线直接导入OpenCV，需要安装Pafy python库。

安装

• PyPI（限稳定版）：VidGear可以通过如下方式轻松实现安装（可通过Python Package Index(PyPI)获取）：

贡献与发展

欢迎您对这个项目进行pull requests。

您可以克隆此仓库来获取最新版本进行开发，安装方式如下：

支持的Python版本

• Python 2.7是2.x系列中唯一支持的版本。对Python 2.7的支持将在2019年底结束。
• Python 3.x版本遵循OpenCV版本。

作者

• Abhishek Thakur @abhiTronix

许可

Copyright © 2019 AbhiTronix

此项目属于MIT许可，相关文档请参阅LICENSE文件。

英文原文：https://github.com/abhiTronix/vidgear

译者：我是昵称耶～