事业上得寸进尺，生活中不论短长，何愁事业无成。人生最精彩的不是实现梦想的瞬间，而是坚持梦想的过程。
使用python3+opencv3.3.1环境将视频流保存为本地视频文件，具体内容如下
1、利用opencv中的VideoCapture类获取视频流的链接，通过cv2的方法得到该视频流的帧数和每帧大小。
2、使用VideoWriter类进行视频编码
3、通过VideoCapture的read()方法进行视频流解码成每一帧
4、获取到每一帧frame，我们就可以对该帧做图像算法（例如识别、图像加强、灰度变换等）
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
#通过cv2中的类获取视频流操作对象cap
cap = cv2.VideoCapture('rtsp://admin:passwd@10.130.10.111:554/MPEG-4/ch1/main/av_stream')
#调用cv2方法获取cap的视频帧（帧：每秒多少张图片）
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print(fps)
#获取cap视频流的每帧大小
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print(size)
#定义编码格式mpge-4
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', '2')
#定义视频文件输入对象
outVideo = cv2.VideoWriter('saveDir.avi',fourcc,fps,size)
#获取视频流打开状态
if cap.isOpened():
rval,frame = cap.read()
print('ture')
else:
rval = False
print('False')
tot=1
c=1
#循环使用cv2的read()方法读取视频帧
while rval:
rval,frame = cap.read()
cv2.imshow('test',frame)
#每间隔20帧保存一张图像帧
# if tot % 20 ==0 :
# cv2.imwrite('cut/'+'cut_'+str(c)+'.jpg',frame)
# c+=1
tot+=1
print('tot=',tot)
#使用VideoWriter类中的write(frame)方法，将图像帧写入视频文件
outVideo.write(frame)
cv2.waitKey(1)
cap.release()
outVideo.release()
cv2.destroyAllWindows()
结果：
以上就是python3将视频流保存为本地视频文件。只有比别人更早更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。更多关于python3将视频流保存为本地视频文件请关注haodaima.com其它相关文章！
