python怎么将图片生成视频MP4
来源:亿速云
2024-04-07 11:36:36
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小伙伴们有没有觉得学习文章很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《python怎么将图片生成视频MP4》,以下内容将会涉及到,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
python图片生成视频MP4
import os import cv2 # 要被合成的多张图片所在文件夹 # 路径分隔符最好使用“/”,而不是“\”,“\”本身有转义的意思;或者“\\”也可以。 # 因为是文件夹,所以最后还要有一个“/” file_dir = 'C:/Users/YUXIAOYANG/Desktop/tset/' list = [] for root ,dirs, files in os.walk(file_dir): for file in files: list.append(file) # 获取目录下文件名列表 # VideoWriter是cv2库提供的视频保存方法,将合成的视频保存到该路径中 # 'MJPG'意思是支持jpg格式图片 # fps = 5代表视频的帧频为5,如果图片不多,帧频最好设置的小一点 # (1280,720)是生成的视频像素1280*720,一般要与所使用的图片像素大小一致,否则生成的视频无法播放 # 定义保存视频目录名称和压缩格式,像素为1280*720 video = cv2.VideoWriter('C:/Users/YUXIAOYANG/Desktop/test.mp4',cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v'),5,(1981,991)) for i in range(1,len(list)): img = cv2.imread('C:/Users/YUXIAOYANG/Desktop/tset/'+list[i-1]) #读取图片 print(img.shape) #img = cv2.resize(img,(1981,991)) #将图片转换为1280*720像素大小 video.write(img) # 写入视频 # 释放资源 video.release()
python图片与视频互转(亲测有效)
图片转视频
1.任务需求背景
在标注数据的过程中,需要【反复】浏览大量图片(万张以上的数量级),确认图片中的目标类别以及室内户型布局。
但是,在电脑上浏览图片有很大的不足:(a)需要持续点击鼠标或者键盘;(b)图片加载跟不上点击速度。
值得注意的是:网上有很多代码(图片转视频),但是真正能用的几乎很少,本博文的代码经过测试,可以成功生成视频。
2.代码依赖库
opencv-python==4.5.2 numpy==1.19.2 glob(python自带模块)
3.代码实战
基本步骤如下:
a. 使用
glob
获取路径下的所有图片;b.
cv2.imread()
读取所有图片;c. 将读取的图片存储在新的列表中,
img_array
;d. 使用
cv2.VideoWriter()
创建VideoWriter
对象,注意参数的设置;e. 使用
cv2.VideoWriter().write()
保存img_array
中的每一帧图像到视频文件;f. 释放
VideoWriter
对象;
import cv2 import numpy as np import glob import os # 其它格式的图片也可以 img_array = [] for filename in glob.glob('E:/3DS1Data/20211118/29984CRL30V00067087/dataset/rgb/*.png'): img = cv2.imread(filename) height, width, layers = img.shape size = (width, height) img_array.append(img) # avi:视频类型,mp4也可以 # cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'):编码格式 # 5:视频帧率 # size:视频中图片大小 out = cv2.VideoWriter('E:/3DS1Data/20211118/29984CRL30V00067087/dataset/project-all.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), 5, size) for i in range(len(img_array)): out.write(img_array[i]) out.release()
注意事项
通过测试发现,Mp4格式的视频清晰度低于 Avi 视频的清晰度。
本篇关于《python怎么将图片生成视频MP4》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!
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