python视频拆分画质增强

思路是对视频抽帧并对每帧图像画质增强然后在把图片合成视频。如何实现抽帧之后就对抽出来的图像进行画质增强，在合成视频的时候能保证图像顺序不混乱

实现这个任务可以按照以下步骤进行：

• 使用Python中的视频处理库（例如OpenCV）读取原始视频，并设置每秒要抽取的帧数。
• 对于每个抽出的帧，使用图像处理库（例如PIL）对其进行画质增强操作。可以使用图像增强技术（例如直方图均衡化、对比度调整等）来增强每个帧的图像质量。
• 将增强后的帧保存为图像文件，并记录每个帧的时间戳。
• 将所有的增强后的图像文件按照时间戳的顺序排序，并将它们合并成一个视频文件。可以使用Python中的FFmpeg库来进行视频合并。在使用FFmpeg时，可以通过指定输入文件列表的方式来保证图像顺序不混乱。例如：

  ffmpeg -f image2 -framerate 30 -i frame_%d.png -s 640x480 output.mp4
  

其中，-i参数指定输入文件列表，frame_%d.png表示图像文件名的格式（%d表示帧的编号），-s参数指定输出视频的分辨率，output.mp4表示输出视频的文件名。

删除临时的图像文件。

需要注意的是，在实现这个任务时，需要考虑以下问题：

• 抽取的帧数应该适当，太少会导致视频质量下降，太多会增加处理时间和存储空间。
• 图像增强操作应该适度，过度的增强可能会导致图像失真或过度锐化等问题。
• 在合并图像文件时，需要保证图像顺序不混乱，否则会导致最终视频质量下降。

目前的代码，但是处理完之后好像是逐帧播放的，，要如何改进使帧合成视频呢

```python

def Img_enhance(image):
    # 亮度增强
    enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image)
    brightness = 1.5
    image_brightened = enh_bri.enhance(brightness)
    # image_brightened.show()
 
    # 色度增强
    enh_col = ImageEnhance.Color(image_brightened)
    color = 1.5
    image_colored = enh_col.enhance(color)
    # image_colored.show()
 
    # 对比度增强
    enh_con = ImageEnhance.Contrast(image_colored)
    contrast = 1.5
    image_contrasted = enh_con.enhance(contrast)
    # image_contrasted.show()
 
    # 锐度增强
    enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(image_contrasted)
    sharpness = 3.0
    image_sharped = enh_sha.enhance(sharpness)
    # image_sharped.show()
 
    return image_sharped

import cv2
from PIL import Image , ImageEnhance
import numpy as np
 
cap = cv2.VideoCapture('G:\yingxiongshike\shipinyuanjian.mp4')
images = []
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()  # 读出来的frame是ndarray类型
    image = Image.fromarray(np.uint8(frame))  # 转换成PIL可以处理的格式
 
    images.append(image)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
    # 同步进行增强画质处理，并显示

    Image_enhanced = Img_enhance(image)  # 调用编写的画质增强函数
    cv2.imshow('frame_enhanced', np.asarray(Image_enhanced))  # 显示的时候要把格式转换回来
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

```