OpenCV是为计算机视觉设计的。它可以读取视频文件，但它不是为这个而设计的。它有真实的的局限性。它给你的是“帧有索引”这种破碎的抽象。
你***必须***为***可变帧速率***做好准备，这是一个真实的东西。许多视频文件不通过“索引”而是通过***时间戳***来跟踪帧。视频文件也可能不知道它们包含多少帧。任何帧计数只是持续时间（这是真实的）乘以 * 平均 * 帧速率（这是猜测）。
最可靠的解决方案是读取整个视频，查看每个帧的时间戳，然后决定是否保留它。这只需要一点数学和一些计数。伪代码：

# basic definitions

vid = cv.VideoCapture(...)
fps = vid.get(cv.CAP_PROP_FPS)
duration_msec = vid.get(cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT) / fps * 1000

frames_to_save = 60

indices = range(frames_to_save)
timestamps_msec = [k / frames_to_save * duration_msec for k in indices]
# any monotonically increasing list, values from 0 .. duration_msec

# either:

frames_saved = 0
while frames_saved < frames_to_save:
    (ok, frame) = vid.read()
    if not ok: break
    timestamp_msec = vid.get(cv.CAP_PROP_POS_MSEC)
    scheduled_msec = timestamps_msec[frames_saved] # which one do we wait for?
    if timestamp_msec >= scheduled_msec:
        # ...save the frame...
        frames_saved += 1

如果你想赌博，你可以试着“寻找”。首先你计算你想保留的理想时间戳，然后你“寻找”到那些位置。

# or:

for (k, ts_msec) in zip(indices, timestamps_msec):
    vid.set(cv.CAP_PROP_POS_MSEC, ts_msec)
    (ok, frame) = vid.read()
    if not ok: break
    # ...save frame... (you can use k for a number)

一般来说，搜索（不仅仅是OpenCV）有两种操作模式。在任何情况下，库都会告诉你“确切”的位置，所以它不是“不精确”（对于一些“不精确”的概念）。

• 它要么把你放在最接近的 * 可能的 * 帧（OpenCV的选择），即一个帧或它的直接邻居，这是昂贵的，因为它必须解码许多（但不一定是所有）帧才能到达目标。
• 或者它会让你在你真正想去的地方附近/前面的某个关键帧处下车，剩下的路你必须步行。

CAP_PROP_POS_FRAMES可能是谎言。它只需要时间戳，然后除以平均帧率。时间戳是视频中唯一的真相。
即使CAP_PROP_FRAME_COUNT也可能是一个谎言。它是从真实的持续时间和平均帧速率计算出来的。遗憾的是，OpenCV并没有公开视频持续时间，但它是OpenCV内部的一个基本值。取帧数，然后乘以（平均）帧速率，得到持续时间。
所有这些都假设使用ffmpeg后端，这是OpenCV中视频文件最常见（和默认）的选择。其他一些专业后端，如内置的AVI+MJPEG后端，* 确实 * 有全部信息，由于文件格式。

完整的代码也需要看一下ffmeg：

import numpy as np
import cv2

VIDEO_FILE = "hello.mp4"
DESIRED_FRAMES_TO_SAVE = 60

count = 0
cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_FILE)

length = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
print("FRAMES TOTAL LEN: ", length)

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print("FPS: ", fps)

duration_msec = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) / fps * 1000
print("DURATION M SECONDS: ", duration_msec)

indices = range(DESIRED_FRAMES_TO_SAVE)
timestamps_msec = [k / DESIRED_FRAMES_TO_SAVE * duration_msec for k in indices]
print("TIMESTAMPTS M SECONDS: ", timestamps_msec)

frames_saved = 0
while frames_saved < DESIRED_FRAMES_TO_SAVE:
    name = f'./raw_images/{frames_saved}_.jpg'
    (ok, frame) = cap.read()
    if not ok:
        break

    timestamp_msec = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
    scheduled_msec = timestamps_msec[frames_saved]
    if timestamp_msec >= scheduled_msec:
        cv2.imwrite(name, frame)
        print("Processing ", frames_saved)
        frames_saved += 1

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()