介紹了圖片訊息、音訊訊息、位置訊息處理的相關應用，
想說也趁這個機會來介紹一點關於影片處理的相關應用吧！

用LINE BOT處理用戶傳送的影片

比照之前所做的處理方法，
這邊一樣先將LINE用戶端收到的影片儲存成實體檔案：

elif event.message.type=='video':
    video_content = line_bot_api.get_message_content(event.message.id)
    path='./static/video.mp4'
    with open(path, 'wb') as fd:
        for chunk in video_content.iter_content():
            fd.write(chunk)
    message.append(TextSendMessage(text='影片存檔成功'))
    line_bot_api.reply_message(event.reply_token,message)

這樣一來就能將影片訊息存成實體檔案囉，

實際操作影片：

以cv2.Canny()進行影片邊緣偵測處理

在OPENCV的套件中，cv2.Canny()是用來進行圖片邊緣偵測處理用的函數，
其中需要三個參數，第一個是要處理圖片，
第二個跟第三個分別設定0-255之中的兩個數值，
以作為邊緣偵測的邊緣篩選值，使用範例如下：

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)

而我們要處理的影片，其實也可以將其分為一格一格的圖片來進行處理，
首先我們以cv2.Canny()設定一個進行影片邊緣偵測的函數：

#Video_Processing.py
import numpy as np 
import cv2 as cv 

image_path = './static/video_canny.jpg'
video_path = './static/video_canny.mp4'

def video_processing(path):
    cap = cv.VideoCapture(path)

    # 設定擷取影像的尺寸大小
    fourcc = 0x00000021
    FPS = 24
    w = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    h = int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    
    # 建立 VideoWriter 物件，輸出影片至 './static/video_canny2.mp4'
    # FPS 值為 24, fourcc 為 0x00000021=>轉mp4檔案格式，w,h設定為原影片大小
    output = cv.VideoWriter(video_path,fourcc,FPS,(w,h))

    while(cap.isOpened()):
        ret, frame = cap.read()
        #以cv2.Canny()進行邊緣偵測，threshold1及threshold2可依需求調整為0-255任一數
        canny = cv.Canny(frame,80,220)
        if ret == True:
            # 寫入影格
            output.write(canny)

            cv.imshow('canny',canny)
            cv.imwrite(image_path,canny)
            #cv2.waitKey()中的參數單位是毫秒，代表每一張圖片所停留的時間，一般設定為25
            if cv.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
                break
        else:
            break
    return image_path , video_path

上面這段函數的處理步驟如下：
1.令cap變數為讀取的影片，以cv2.VideoCapture(file)讀取影片檔案
2.以cap.get()獲得原始圖片的寬跟高
3.設定要輸出的影片格式：(1)輸出檔案路徑，(2)fourcc格式，(3)影片幀數(每秒幾張圖)，(4)影片寬跟高
4.建立一個要輸出的空白影片檔案，範例是令為output變數
5.以cap.isOpened()來確認影像檔案是否被開啟，
6.以cap.read()讀取影像檔案的某一格畫面frame，ret是回傳是否捕捉成功，若成功則為true
7.以cv2.Canny()進行該畫面邊緣偵測，並且將偵測結果畫面令為canny，
8.將canny加入準備好的空白影片output中，
9.將canny畫面顯示於電腦，並寫入圖片(作為影片縮圖使用)
10.一個畫面停留25毫秒，結束後繼續捕捉下一個畫面

依照這個流程，會將影片中的每個畫面都進行一次cv2.Canny()處理，
再透過cv2.VideoWriter()拚湊成另一個影片，
以此類推，其實以同樣的方式也能進行其他的圖像處理應用，
這邊就先作為簡單的範例囉，

上面的函數設定完畢後，再將image_path , video_path return至views.py檔案中，

#views.py
from IT_help.Video_Processing.py import *

......

elif event.message.type=='video':
    #擷取LINE用戶端所傳送的影片內容資訊
    video_content = line_bot_api.get_message_content(event.message.id)
    #設定影片檔案存取路徑與名稱
    path='./static/video.mp4'
    #將內容寫入實體影片檔案
    with open(path, 'wb') as fd:
        for chunk in video_content.iter_content():
            fd.write(chunk)
    #獲得縮圖URL與影片URL
    image_path,video_path = video_processing(path)
    message.append(TextSendMessage(text='影片處理完畢'))
                    message.append(VideoSendMessage(original_content_url='https://'+domain+video_path[1:],preview_image_url='https://'+domain+image_path[1:]))
    line_bot_api.reply_message(event.reply_token,message)

這樣就能將接收到的影片檔案經過邊緣偵測的處理後吐回給User端囉，
如果要將邊緣偵測做得更細緻，可以直接調整threshold參數，
用這個方法可以將每個畫面經過將同處理並輸出所需要的結果，
不妨將其他圖像處理的方法都拿來試試看囉~

實際操作影片：

實際結果影片：