方法一：

该python代码用以将一长段视频，分割成自己需要的时长段的视频

import cv2

START_HOUR = 0
START_MIN = 0
START_SECOND = 0
START_TIME = START_HOUR * 3600 + START_MIN * 60 + START_SECOND  # 设置开始时间(单位秒)
END_HOUR = 0
END_MIN = 0
END_SECOND = 11
END_TIME = END_HOUR * 3600 + END_MIN * 60 + END_SECOND  # 设置结束时间(单位秒)

video = "img/video.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video)
FPS = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# print(FPS)

size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

print(size)
TOTAL_FRAME = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取视频总帧数
frameToStart = START_TIME * FPS  # 开始帧 = 开始时间*帧率
# print(frameToStart)
frametoStop = END_TIME * FPS  # 结束帧 = 结束时间*帧率
# print(frametoStop)
videoWriter = cv2.VideoWriter(
    'img/video2.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), FPS, size)

cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frameToStart)  # 设置读取的位置,从第几帧开始读取视频

COUNT = 0
while True:
    success, frame = cap.read()
    if success:
        COUNT += 1
        if COUNT <= frametoStop and COUNT > frameToStart:  # 选取起始帧
            print('correct= ', COUNT)
            videoWriter.write(frame)
    # print('mistake= ', COUNT)
    if COUNT > frametoStop:
        break
print('end')

方法二：

首先，我们需要安装OpenCV库，并确保它在我们的Python环境中可用。可以通过使用pip命令进行安装：

pip install opencv-python

安装完成后，我们可以使用以下代码来实现视频的帧提取和保存：

# 打开视频文件
import cv2

video = cv2.VideoCapture('img/video.mp4')

# 获取视频的帧率和尺寸
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建VideoWriter对象以保存提取的帧为新的视频文件
output = cv2.VideoWriter(
    'img/video2.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (width, height))

# 循环读取视频帧并保存
while video.isOpened():
    ret, frame = video.read()

    if not ret:
        break

    # 在这里对帧进行处理（可选）

    # 将帧写入输出文件
    output.write(frame)

    # 显示帧（可选）
    cv2.imshow('Video', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
video.release()
output.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码首先打开了视频文件，并使用VideoCapture类创建了一个视频对象。然后，我们获取了视频的帧率和尺寸，这将用于创建VideoWriter对象。接下来，我们使用一个循环来读取视频的每一帧。通过video.read()函数，我们可以获取当前帧的数据和状态，如果读取失败则退出循环。

在每一帧中，我们可以对帧进行任何需要的处理。例如，我们可以对图像进行滤波、转换为灰度图像、进行边缘检测等。在这个示例中，我们没有添加任何处理，可以根据需要自行添加。

接下来，我们使用output.write(frame)将每一帧写入输出文件中。这将把每一帧保存为新的视频文件。如果需要保存为图像文件，可以将每一帧使用cv2.imwrite()函数保存为单独的图像文件。

最后，我们释放了视频对象和输出对象，并关闭了所有打开的窗口。