将图片合成为视频（基于 OpenCV）

本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 将一组图像文件合成为一个视频文件。你将学会：

• 使用 os 模块遍历文件夹中的图像

• 使用 cv2.VideoWriter 写入视频

• 设置分辨率与帧率参数

• 对图像尺寸进行统一处理

• 简单的视频生成应用开发

1. 所需模块与安装

本章需要以下 Python 模块：

• opencv-python：图像处理和视频写入

• os：文件路径和文件遍历

安装指令（在 Anaconda Prompt 中执行）：

pip install opencv-python

2. 合成视频的基本原理

视频本质上是由一帧帧的静态图像按照一定的时间间隔播放形成的。在 OpenCV 中，我们可以通过 cv2.VideoWriter 类将图像写入为一个视频文件。

常见参数说明：

3. 示例代码：将图片生成视频

以下是完整的 Python 示例代码：

import cv2
import os

# 配置参数
image_folder = 'image_test/'  # 图片目录路径 :ml-citation{ref="3,5" data="citationList"}
output_video = 'output.avi'    # 输出视频文件名
fps = 1                       # 帧率 :ml-citation{ref="5" data="citationList"}
frame_size = (1280, 720)       # 视频分辨率（需与图片尺寸一致）:ml-citation{ref="3" data="citationList"}

# 获取排序后的图片列表 :ml-citation{ref="5" data="citationList"}
images = [img for img in os.listdir(image_folder) if img.endswith((".jpg", ".png"))]
images.sort()  # 按文件名排序 :ml-citation{ref="5" data="citationList"}

# 创建视频写入器
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')  # 编码格式
video = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, frame_size)

# 逐帧写入 :ml-citation{ref="3" data="citationList"}
for image in images:
    img_path = os.path.join(image_folder, image)
    frame = cv2.imread(img_path)
    frame = cv2.resize(frame, frame_size)  # 统一尺寸 :ml-citation{ref="3" data="citationList"}
    video.write(frame)

video.release()  # 释放资源 :ml-citation{ref="3" data="citationList"}

4. 注意事项

1. 图片尺寸必须与 frame_size 一致，否则视频播放时会出现问题。可以使用 cv2.resize 调整图像尺寸。

2. fps 越高，视频播放越快。根据图片数量和期望总时长灵活设定。

3. 输出文件格式与编码器要匹配，如 .avi 配 XVID，.mp4 配 mp4v。

6. 练习题

1. 修改代码，使视频播放时每张图停留 2 秒。

2. 修改输出格式为 output.mp4，并使用合适的编码器。

3. 添加异常处理逻辑，跳过无法读取的图片。

7. 拓展阅读

• OpenCV 官方文档：https://docs.opencv.org

• 视频编码格式：XVID, MJPG, H264, mp4v

• Python 图像处理扩展库：PIL, imageio