这个函数以1帧/秒的速度从视频中提取图像，此外，它还识别最后一帧并停止读取:

import cv2
import numpy as np

def extract_image_one_fps(video_source_path):

    vidcap = cv2.VideoCapture(video_source_path)
    count = 0
    success = True
    while success:
      vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,(count*1000))      
      success,image = vidcap.read()

      ## Stop when last frame is identified
      image_last = cv2.imread("frame{}.png".format(count-1))
      if np.array_equal(image,image_last):
          break

      cv2.imwrite("frame%d.png" % count, image)     # save frame as PNG file
      print '{}.sec reading a new frame: {} '.format(count,success)
      count += 1

从这里下载这个视频，这样我们就有了相同的测试视频文件。确保mp4文件与python代码位于同一目录。然后确保从相同的目录运行python解释器。

然后修改代码，抛弃浪费时间的waitKey，也没有窗口，它不能捕捉键盘事件。同时，我们打印success值以确保它成功读取帧。

import cv2
vidcap = cv2.VideoCapture('big_buck_bunny_720p_5mb.mp4')
success,image = vidcap.read()
count = 0
while success:
  cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file      
  success,image = vidcap.read()
  print('Read a new frame: ', success)
  count += 1

这是怎么回事?

这是对python 3之前答案的一个调整。x来自@ gsurprised，我想把它贴在评论里，但是没有足够的声誉

import sys
import argparse

import cv2
print(cv2.__version__)

def extractImages(pathIn, pathOut):
    vidcap = cv2.VideoCapture(pathIn)
    success,image = vidcap.read()
    count = 0
    success = True
    while success:
      success,image = vidcap.read()
      print ('Read a new frame: ', success)
      cv2.imwrite( pathOut + "\\frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
      count += 1

if __name__=="__main__":
    print("aba")
    a = argparse.ArgumentParser()
    a.add_argument("--pathIn", help="path to video")
    a.add_argument("--pathOut", help="path to images")
    args = a.parse_args()
    print(args)
    extractImages(args.pathIn, args.pathOut)

在对如何将帧转换为视频进行了大量研究后，我创建了这个函数，希望这能有所帮助。我们需要opencv来实现:

import cv2
import numpy as np
import os

def frames_to_video(inputpath,outputpath,fps):
   image_array = []
   files = [f for f in os.listdir(inputpath) if isfile(join(inputpath, f))]
   files.sort(key = lambda x: int(x[5:-4]))
   for i in range(len(files)):
       img = cv2.imread(inputpath + files[i])
       size =  (img.shape[1],img.shape[0])
       img = cv2.resize(img,size)
       image_array.append(img)
   fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X')
   out = cv2.VideoWriter(outputpath,fourcc, fps, size)
   for i in range(len(image_array)):
       out.write(image_array[i])
   out.release()


inputpath = 'folder path'
outpath =  'video file path/video.mp4'
fps = 29
frames_to_video(inputpath,outpath,fps)

修改fps(帧/秒)的值，输入文件夹路径和输出文件夹路径根据您自己的本地位置

我通过Anaconda的Spyder软件使用Python。使用@ gshock在这个线程的问题中列出的原始代码，代码不起作用(python不会读取mp4文件)。所以我下载了OpenCV 3.2，从bin文件夹中拷贝了“opencv_ffmpeg320.dll”和“opencv_ffmpeg320_64.dll”。我将这两个dll文件粘贴到Anaconda的“dll”文件夹。

蟒蛇也有一个“pckgs”文件夹…我复制并粘贴了整个“OpenCV 3.2”文件夹，我下载到Anaconda“pckgs”文件夹。

最后，Anaconda有一个“Library”文件夹，其中有一个“bin”子文件夹。我将“opencv_ffmpeg320.dll”和“opencv_ffmpeg320_64.dll”文件粘贴到该文件夹。

关闭并重新启动Spyder后，代码正常工作。我不确定这三种方法中哪一种有效，我也懒得回去研究。但它确实有效，干杯!

在稍微不同的情况下扩展这个问题(@user2700065的回答)，如果有人不想提取每一帧，但想每一秒提取一帧。所以1分钟的视频会有60帧(图像)。

import sys
import argparse

import cv2
print(cv2.__version__)

def extractImages(pathIn, pathOut):
    count = 0
    vidcap = cv2.VideoCapture(pathIn)
    success,image = vidcap.read()
    success = True
    while success:
        vidcap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC,(count*1000))    # added this line 
        success,image = vidcap.read()
        print ('Read a new frame: ', success)
        cv2.imwrite( pathOut + "\\frame%d.jpg" % count, image)     # save frame as JPEG file
        count = count + 1

if __name__=="__main__":
    a = argparse.ArgumentParser()
    a.add_argument("--pathIn", help="path to video")
    a.add_argument("--pathOut", help="path to images")
    args = a.parse_args()
    print(args)
    extractImages(args.pathIn, args.pathOut)