【小工具系列】Python + OpenCV 图片序列转换成视频
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了【小工具系列】Python + OpenCV 图片序列转换成视频，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4714字，纯文字阅读大概需要7分钟。
内容图文
图片序列转换成视频
最近一直在找一个工具，能够将一堆图片转化成视频。网上找了一些小软件，还有 win10 的照片自带的视频制作功能，都不是很满意。
又不想下载那些专业的视频剪辑软件大材小用。
然后找到了ffmpeg这个非常出名非常常用的多媒体编解码库，看了下文档试着用了下，它确实可以完成上述功能，但是命令行对输入图片的命名有规定（文件名必须开头相同、且包含连续编号），并且windows下的编译版不支持Pattern type 'glob'。
先尝试了用python写了批量重命名然后调用ffmpeg的命令，然后发现还需要相同的分辨率才行。。。
最后决定参照网上的其他使用OpenCV（OpenCV在视频处理功能底层也是用的ffmpeg）的博客自己写一个。
这里先把完整代码和使用说明贴出来：
import os, sys
import cv2
import numpy as np
import argparse
imgs_path = 'C:\\'
target_size = (1280, 720)
target_fps = 1.0
# 输出文件名
target_video = 'out.mp4'
# 是否保存 resize 的中间图像
saveResizeFlag = False
img_types = ('.bmp', '.dib', '.png', '.jpg', '.jpeg', '.pbm', '.pgm', '.ppm', '.tif', '.tiff')
# 不存在则创建目录
def mkdir(path):
if not os.path.exists(path):
os.mkdir(path)
# 将图片等比例缩放，不足则填充黑边
def resizeAndPadding(img):
size = img.shape
h, w = size[0], size[1]
target_h, target_w = target_size[1], target_size[0]
# 确定缩放的尺寸
scale_h, scale_w= float(h / target_h), float(w / target_w)
scale = max(scale_h, scale_w)
new_w, new_h = int(w / scale), int(h / scale)
# 缩放后其中一条边和目标尺寸一致
resize_img = cv2.resize(img, (new_w, new_h))
# 图像上、下、左、右边界分别需要扩充的像素数目
top = int((target_h - new_h) / 2)
bottom = target_h - new_h - top
left = int((target_w - new_w) / 2)
right = target_w - new_w - left
# 填充至 target_w * target_h
pad_img = cv2.copyMakeBorder(resize_img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0,0,0])
return pad_img
def imgs2video():
output_path = imgs_path + 'out\\'
mkdir(output_path)
target = output_path + target_video
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
vw = cv2.VideoWriter(target, fourcc, target_fps, target_size)
images = os.listdir(imgs_path)
count = 0
for image in images:
if not (image.lower().endswith(img_types)):
continue
try:
print(image)
# cv2.waitKey(100)
# frame = cv2.imread(imgs_path + image)
# imread 不能读中文路径，unicode也不行
frame = cv2.imdecode(np.fromfile(imgs_path + image, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) #, cv2.IMREAD_UNCHANGED
pad_frame = resizeAndPadding(frame)
# print(pad_frame.shape)
if saveResizeFlag:
# 保存缩放填充后的图片
resize_path = imgs_path + 'resize\\'
mkdir(resize_path)
resize_name = resize_path + 'resize_' + image
# cv2.imwrite(resize_name, pad_frame)
# imwrite 不能读中文路径，unicode也不行
cv2.imencode(os.path.splitext(image)[-1], pad_frame)[1].tofile(resize_name)
# 写入视频
vw.write(pad_frame)
count += 1
except Exception as exc:
print(image, exc)
vw.release()
print('\r\nConvert Success! Total ' + str(count) + ' images be combined into the video at: ' + target + '\r\n')
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description="Function: convert images to video")
parser.add_argument('--input', '-i', required = True)
parser.add_argument('--output', '-o', default='out.mp4')
parser.add_argument('--fps', '-f', type=float, default = 1.0)
parser.add_argument('--resolution', '-r', type=int, nargs = 2, default = [1280, 720])
parser.add_argument('--save', '-s', action='store_true')
args = parser.parse_args()
if args.input:
if not os.path.isdir(args.input):
print("input is not a directory")
sys.exit(0)
imgs_path = args.input
if not imgs_path.endswith(('\\', '/')):
imgs_path += os.path.sep
print('input path: ' + imgs_path)
if args.output:
target_video = args.output
print('output file: ' + target_video)
if args.fps:
if not args.fps > 0:
print('fps should be greater than zero')
sys.exit(0)
target_fps = args.fps
print('output file fps: ' + str(target_fps))
if args.resolution:
if not args.resolution[0] > 0 and args.resolution[1] > 0:
print('resolution should be greater than zero')
sys.exit(0)
target_size = (args.resolution[0], args.resolution[1])
print('output file resolution: ' + str(target_size))
if args.save:
saveResizeFlag = True
imgs2video()
使用方法：
- 依赖
numpy和cv2：（当然首先得有 Python 环境）
pip install numpy
pip install opencv-python
- 下载本代码到本地；
- 在命令行运行本代码，并指定参数：
python imgs2video.py -i D:\images\
python imgs2video.py -i D:\images\ -o test.mp4 -f 0.5 -r 1920 1080 -s
- 参数介绍：
--input, -i: 输入图片的路径，必须参数；
--output, -o: 输出视频的名字，默认 out.mp4；
--fps, -f: 指定的帧率，类型浮点数，默认 1.0；
--resolution, -r: 指定视频的分辨率，类型两个整数，默认 1280 720；
--save, -s: 是否保存图片转化分辨率之后的中间结果，默认不保存。
说明
代码看起来有点长，其实核心功能在函数imgs2video中：创建一个cv2.VideoWriter用于写视频文件，cv2.imdecode读图片，然后缩放，然后写入视频。可选项：cv2.imencode将缩放后的图片保存下来。之所以不用cv2.imread和cv2.imwrite是因为这俩没办法处理中文路径
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的【小工具系列】Python + OpenCV 图片序列转换成视频全部内容，希望文章能够帮你解决【小工具系列】Python + OpenCV 图片序列转换成视频所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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