Python结合OpenCV库实现摄像头视频捕获、录制与回放

在计算机视觉应用开发中，实时捕获和处理摄像头视频流是一项基础且核心的任务。借助 Python 强大的生态，我们可以轻松实现摄像头的开启、画面预览、视频录制以及回放功能。

核心工具：OpenCV库

opencv-python 库是处理此类任务的主流选择。安装过程非常简单：

pip install opencv-python

安装后，即可通过 import cv2 导入使用。

第一步：捕获与预览摄像头画面

首先，通过一个简单的Demo确认摄像头能够被正常访问和打开。以下代码展示了如何打开默认摄像头并实时显示画面。

import cv2

def preview_camera(camera_index=0):
    # 1. 创建VideoCapture对象，0代表系统默认摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    if not cap.isOpened():
        print("摄像头打开失败，请检查设备是否被占用或索引号是否正确。")
        return

    while True:
        # 2. 逐帧读取
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("读取画面失败，可能摄像头已断开。")
            break

        # 3. 在窗口中显示当前帧
        cv2.imshow("Camera Preview - 按 `q` 键退出", frame)

        # 4. 等待按键，延迟1毫秒以维持实时显示
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 5. 释放资源并关闭所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    preview_camera()

代码逻辑解析：

• VideoCapture：如同连接摄像头的“管道”，负责获取视频流。
• cap.read()：每次从“管道”中读取一帧图像（frame）和状态（ret）。
• cv2.imshow()：将图像帧显示在指定窗口中。
• cv2.waitKey(1)：等待一个极短的延时，并监听键盘按键事件。
• 循环结束后，必须调用 release() 和 destroyAllWindows() 来释放资源。

如果连接了多个摄像头，可以通过尝试 camera_index 为 0, 1, 2... 来切换。

第二步：实时录制并保存视频

在预览的基础上，增加录制功能意味着需要将每一帧图像写入视频文件。OpenCV 通过 VideoWriter 类来实现此功能。

import cv2
from datetime import datetime

def record_camera(
    camera_index=0,
    output_file=None,
    fps=20.0,
    frame_size=None
):
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    if not cap.isOpened():
        print("摄像头打开失败")
        return

    # 若未指定文件名，则使用时间戳生成
    if output_file is None:
        output_file = datetime.now().strftime("camera_%Y%m%d_%H%M%S.mp4")

    # 获取摄像头原始分辨率
    if frame_size is None:
        width  = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        frame_size = (width, height)

    # 指定视频编码器，不同系统支持的编码器可能不同
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, frame_size)

    if not out.isOpened():
        print("视频文件创建失败，请检查路径和编码格式。")
        cap.release()
        return

    print(f"开始录制，保存至：{output_file}，按 `q` 键停止")
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("读取摄像头失败，录制中断。")
            break

        # 确保写入的帧尺寸与VideoWriter设置一致
        if (frame.shape[1], frame.shape[0]) != frame_size:
            frame = cv2.resize(frame, frame_size)

        # 写入当前帧
        out.write(frame)
        # 同时预览录制画面
        cv2.imshow("Recording - 按 `q` 停止", frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    print("录制结束。")

if __name__ == "__main__":
    record_camera()

关键参数说明：

• 编码器 (FourCC)：不同系统或OpenCV版本支持的编码器可能不同。常见组合有：'XVID'（对应.avi后缀），'MJPG'，'mp4v'（对应.mp4后缀）。录制失败时，可以尝试更换编码器和文件后缀。
• 帧率 (FPS)：通常设置为 20-30 帧/秒即可满足需求，过高的帧率会增加文件大小和系统负载。
• 分辨率 (frame_size)：VideoWriter 创建时必须指定分辨率，且后续写入的每一帧图像尺寸必须与其严格一致，否则可能导致生成的视频文件无法播放。

第三步：播放已录制的视频文件

播放本地视频文件与预览摄像头的流程高度相似，只需将 VideoCapture 的参数从摄像头索引改为视频文件路径。

import cv2

def play_video(file_path):
    cap = cv2.VideoCapture(file_path)
    if not cap.isOpened():
        print(f"无法打开视频文件：{file_path}")
        return

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:  # ret为False表示已读取到文件末尾
            print("视频播放结束。")
            break

        cv2.imshow("Video Playback - 按 `q` 退出", frame)
        # 通过控制延迟时间（如30ms）来接近原始视频的播放速度
        if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    play_video("camera_20240101_120000.mp4")  # 替换为实际文件名

通过监听 waitKey 的返回值，可以轻松扩展播放控制功能，如空格键暂停/继续等。

第四步：在录制过程中实时处理画面

OpenCV 的强大之处在于可以方便地对每一帧图像进行处理，例如添加时间戳、转换为灰度图、添加水印或进行简单滤镜操作。以下示例演示如何在录制时实时添加时间戳。

import cv2
from datetime import datetime

def record_with_timestamp(camera_index=0, output_file="record_with_ts.mp4"):
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    if not cap.isOpened():
        print("摄像头打开失败")
        return

    width  = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    frame_size = (width, height)

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, 20.0, frame_size)

    print("开始录制（带时间戳），按 `q` 键停止")
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("读取失败")
            break

        # 在画面左上角添加当前时间戳
        now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        cv2.putText(
            frame,                      # 目标图像
            now,                        # 文本内容
            (10, 30),                   # 坐标 (x, y)
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,   # 字体类型
            0.8,                        # 字体缩放因子
            (0, 255, 0),                # 颜色 (B, G, R)
            2                           # 线条粗细
        )

        out.write(frame)
        cv2.imshow("Recording with timestamp - 按 `q` 停止", frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    print("录制结束。")

if __name__ == "__main__":
    record_with_timestamp()

通过这种方式，可以在帧写入视频文件前，应用各种图像处理算法，这是许多 人工智能 和实时分析应用的基础。

第五步：封装为可复用的工具类

为了提升代码的复用性和可维护性，可以将上述功能封装成一个类。

import cv2
from datetime import datetime
from typing import Tuple, Optional

class CameraRecorder:
    def __init__(
        self,
        camera_index: int = 0,
        output_file: Optional[str] = None,
        fps: float = 20.0,
        codec: str = "mp4v",
        frame_size: Optional[Tuple[int, int]] = None
    ):
        self.camera_index = camera_index
        self.output_file = output_file or datetime.now().strftime("camera_%Y%m%d_%H%M%S.mp4")
        self.fps = fps
        self.codec = codec
        self.frame_size = frame_size
        self.cap = None
        self.out = None

    def open(self):
        self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_index)
        if not self.cap.isOpened():
            raise RuntimeError("摄像头打开失败")

        if self.frame_size is None:
            width  = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
            height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
            self.frame_size = (width, height)

        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*self.codec)
        self.out = cv2.VideoWriter(self.output_file, fourcc, self.fps, self.frame_size)
        if not self.out.isOpened():
            self.cap.release()
            raise RuntimeError("视频文件创建失败")

    def run(self):
        print(f"开始录制，输出文件：{self.output_file}，按 `q` 键停止")
        while True:
            ret, frame = self.cap.read()
            if not ret:
                print("读取摄像头失败")
                break

            # 可在此处添加统一帧处理逻辑，例如镜像翻转
            # frame = cv2.flip(frame, 1)  # 1表示水平翻转

            if (frame.shape[1], frame.shape[0]) != self.frame_size:
                frame = cv2.resize(frame, self.frame_size)

            self.out.write(frame)
            cv2.imshow("CameraRecorder - 按 `q` 停止", frame)

            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break

    def close(self):
        if self.cap is not None:
            self.cap.release()
        if self.out is not None:
            self.out.release()
        cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    recorder = CameraRecorder()
    try:
        recorder.open()
        recorder.run()
    finally:
        recorder.close()

此工具类便于参数统一管理，并为进一步扩展（如定时录制、多线程处理）提供了清晰的结构。

常见问题与排查

• 预览窗口黑屏：通常由摄像头被其他程序（如系统相机应用、浏览器）占用导致，也可能是 camera_index 设置错误，请尝试更换索引号。
• 生成视频文件为空或无法播放：最常见的原因是视频编码器 (fourcc) 与文件后缀不匹配，或 frame_size 与实际写入的帧尺寸不一致。请确保资源通过 release() 方法正常释放。
• 窗口卡住无响应：检查 cv2.waitKey() 的参数，在实时视频循环中不应设为 0（0表示无限等待按键），应使用一个较小的正整数（如 1 或 10）。

总结

实现摄像头视频的捕获、预览与保存，核心在于掌握三个OpenCV对象：

1. VideoCapture：负责连接视频源（摄像头或文件），是视频流的“入口”。
2. imshow 与 waitKey：负责实时显示画面并实现交互控制。
3. VideoWriter：负责将图像帧序列编码并写入文件，是视频流的“出口”。

理解并熟练运用这三者，就掌握了处理摄像头视频的基础。之后可以根据具体需求，在获取到的每一帧图像上叠加丰富的处理逻辑。