【OpenCV-Python】Webカメラから画像をキャプチャして保存する

OpenCVでWebカメラ(USBカメラ)から画像をキャプチャして保存する方法を紹介します。

必要なもの

●Python

●OpenCV(pip install opencv-pythonでOpenCVをインストールします)

●Webカメラ(USBカメラ)

サンプルプログラム

OpenCVでカメラから画像を取得し、画像ファイルに保存するサンプルプログラムを以下に示します。

import cv2

# カメラを開く
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 画像をキャプチャする
ret, frame = cap.read()

# 画像を保存する
cv2.imwrite("image.jpg", frame)

# カメラを閉じる
cap.release()

これで、Webカメラから画像を取得し、 image.jpg　というファイル名で画像が保存されます。

次に各コードの説明をします。

VideoCapture()

cap = cv2.VideoCapture(0)

の部分で、カメラを開いています。

関数の引数で渡している　０　は、最初に見つけたカメラを開く事を意味しています。

ほとんどの場合、０　で大丈夫だと思いますが、例えば、PC内臓のカメラのあるノートPCに、別途、USBカメラを刺して使う場合には、この番号を １　や　２　に調整してみてください。

read()

ret, frame = cap.read()

この部分で、現在、撮影している画像データを取得します。

画像の取得し失敗すると ret は Falseになります。

失敗する原因としては、VideoCaptureの部分で指定する番号を間違えたとか、他のプログラムでカメラを使用していた場合などがあります。

frameが撮影した画像データとなります。

その他のサンプルを以下に示します。

画像をリアルタイムに表示するサンプル

import cv2

# カメラを開く
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 画像をキャプチャする
    ret, frame = cap.read()

    # 画像を表示する
    cv2.imshow("Image", frame)

    # `q`キーを押すとループを終了する
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# カメラを閉じる
cap.release()
# すべてのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

このサンプルで q キーを押すまで画像を取得し、表示します。

キーを押すたびに連番でファイルに保存するサンプル

import cv2

# カメラを開く
cap = cv2.VideoCapture(0)

indexNo = 0
while True:
    # 画像をキャプチャする
    ret, frame = cap.read()

    # 画像を表示する
    cv2.imshow("Image", frame)

    # `q`キーを押すとループを終了する
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
    elif cv2.waitKey(1) == ord('c'):
        cv2.imwrite(f"image{indexNo:05d}.jpg", frame)
        indexNo = indexNo + 1
# カメラを閉じる
cap.release()
# すべてのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

このサンプルでは、一つ前のサンプルに加えて、 c  キーを入力するたびに、連番のjpegファイルに画像を保存します。

read()での画像の取得タイミングについて

ここからが、個人的に興味のあった部分。

画像を取得する際に、read()関数をwhile文で繰り返し呼んでいますが、カメラのフレームレートよりも速くread()関数が呼ばれている可能性が高いです。

このとき、read()関数は、呼ばれるたびに、即、画像データを取得しているのか？それとも、１フーレムの撮影が終わるのを待ってから、画像を取得しているのか？気になった。。

そこで、こんなプログラムを実行してみました。

import cv2
import time

# カメラを開く
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 撮影開始時間
start = time.perf_counter()
for i in range(300):
    # 画像をキャプチャする
    ret, frame = cap.read()

# 画像300枚を撮影するのにかかった時間
print(time.perf_counter() - start)
# カメラを閉じる
cap.release()
# すべてのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

このサンプルプログラムでは、30fpsのカメラを使って、300枚の画像を撮影しています。

実際に、プログラムを実行すると、300枚の画像を撮影するのにかっかった時間は、10.4秒という結果になりました。

30fpsのカメラで300枚撮影しているので、計算上は300枚撮影するのに１０秒かかる事になり、ほぼ、理論通りの結果となりました。

このことから、read()関数が呼ばれたら、即、画像データを取得しているのではなく、カメラが１フレーム分、撮影が完了するのを待ってから画像を取得しているものと、推測されます。

少なくとも、read()関数を繰り返し呼んでも、同じ画像を重複して取得する事は無さそうです。