Mutagen と Python の eyeD3 モジュールを使用して、オーディオ ファイルのメタデータにアクセスできます。ビデオのメタデータには、ムービーと Python の OpenCV ライブラリを使用できます。メタデータは、オーディオ データやビデオ データなど、他のデータに関する情報を提供するデータです。オーディオ ファイルとビデオ ファイルのメタデータには、ファイル形式、ファイル解像度、ファイル サイズ、再生時間、ビットレートなどが含まれます。このメタデータにアクセスすることで、メディアをより効率的に管理し、メタデータを分析して有用な情報を取得できます。この記事では、オーディオ ファイルとビデオ ファイルのメタデータにアクセスするために Python が提供するライブラリまたはモジュールのいくつかを見ていきます。
オーディオメタデータにアクセスする
オーディオ ファイルのメタデータにアクセスするための一部のライブラリは -
です。変異原ライブラリを使用する
Mutagen は、オーディオ メタデータを処理するためのオープンソース Python モジュールです。 mp3、mp4、OGG、FLAC など、ほぼすべての種類のオーディオ ファイルをサポートしています。 Mutagen は、オーディオ ファイルのメタデータにアクセスしたり、オーディオ データを操作したりするために使用されます。
mutagen を使用する前に、Python で pip コマンドを使用して mutagen をインストールできます。
リーリーPip は Python パッケージ マネージャーです。 Pip install mutagen は、ローカル ファイルに mutagen ライブラリをインストールします。
###文法### リーリー audio["TIT2"]このプロパティは、オーディオ ファイルに関するさまざまな情報を含むオブジェクトをキーと値のペアの形式で返します。オブジェクト内のテキスト キーを使用して、オーディオ ファイルのタイトルにアクセスします。 リーリー audio.info は、オーディオ ファイルに関するすべての情報を含むオブジェクトを返します。オーディオ ファイルの長さは、audio.info.length を使用してアクセスでき、長さを秒単位で返します。
###例###次は、mutagen の mutagen.mp3 モジュールを使用して mp3 ファイルのメタデータにアクセスする方法の例です。
リーリー ###出力### リーリーeyeD3ライブラリを使用する
eyeD3 は、オーディオ ファイル、特に mp3 オーディオ ファイルを処理するための Python オープン ソース ライブラリでもあります。 eyeD3を使用すると、音声ファイルのメタデータの読み書きや、音声ファイルの操作や更新を行うことができます。
eyeD3 を使用する前に、Python の pip コマンドを使用してインストールできます -
リーリーPip は Python パッケージ マネージャーです。
Pip install eyeD3eyeD3 ライブラリをローカル ファイルにインストールします。
###文法### リーリー eyed3.load()この関数はオーディオ ファイルをロードし、変数に保存できます。パラメータ your_audio_file は、ロードする必要があるオーディオ ファイルへのパスです。
###アルゴリズム###eyed3.load 関数を使用してオーディオ ファイルをロードします audio.info.time_secs プロパティを使用して、オーディオ ファイルの長さにアクセスします。
- audio.tag.title プロパティを使用して、オーディオ ファイルのタイトルにアクセスします。
-
-
リーリー
###出力###
リーリー
ビデオメタデータにアクセスする
Python には、ビデオ ファイルのメタデータにアクセスするための - - などのオープン ソース ライブラリもいくつかあります。
方法 1: Moviepy ライブラリを使用する
moviepy は、ビデオ編集用のオープンソース Python ライブラリです。ビデオ ファイルのメタデータへのアクセスにも使用できます。 Moviepy は、mp4、AVI、MOV などのさまざまなビデオ ファイル形式をサポートしています。 Moviepy は、ビデオ ファイルのメタデータの読み取りと書き込み、およびビデオ ファイルの操作に役立ちます。
moviepy を使用する前に、Python の pip コマンドを使用して moviepy ライブラリをインストールする必要があります: -
リーリー ###アルゴリズム### moviepyを使用してビデオ ファイルのメタデータにアクセスするには、 -
を実行する必要があります。Moviepy.editor から VideoFileClip モジュールをインポートします
VideoClipFile を使用してビデオ ファイルをロードする
movipy の属性 (期間、サイズなど) を使用して、ロードされたビデオ ファイルのメタデータにアクセスします。
###例### moviepy.editor パッケージから VideoFileClip モジュールをインポートし、VideoFileClip モジュールを使用してビデオ ファイルを読み込みます。
Video.duration- と
- video.size
は、それぞれビデオ ファイルの再生時間と表示サイズを返します。
リーリー ###出力### リーリー OpenCVライブラリを使用する -
OpenCV は、ビデオ データを処理するために Python で使用されるオープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。 MP4、AVI、MOV などのさまざまなビデオ ファイル形式のメタデータにアクセスするために使用することもできます。 OpenCV を使用して、ビデオ ファイルのメタデータの読み取りと書き込み、およびビデオ処理を実行できます。
cv2 モジュールを使用する前に、Python の pip コマンドを使用して opencv-python-headless をインストールする必要があります - -
リーリー
Pip は Python パッケージ マネージャーです。 Pip install opencv-python-headless は、openCv ライブラリをローカル ファイルにインストールしました。
###文法### リーリー Cv2 .CAP_PROP_FPS ビデオ ファイルのフレーム レートを返します。 video.get() 関数を使用して、特定のビデオのフレーム レートを返します。
cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH はビデオ ファイルのフレーム幅を返します。 video.get() 関数を使用して、特定のビデオのフレーム幅を返します。
リーリーcv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ビデオ ファイルのフレームの高さを返します。 video.get() 関数を使用して、特定のビデオのフレーム高さを返します。
算法
要使用OpenCV访问视频文件的元数据,我们必须执行以下操作−
导入opencv
使用 cv2.VideoCapture 属性加载视频文件
使用 CAP_PROP_FRAME_WIDTH、FRAME_HEIGHT 等属性访问文件的各种元数据。
示例
使用 cv2.VideoCapture 模块将视频文件导入变量中。现在,这个存储的视频文件可用于使用 cv2 模块中的 CAP_PROP_FPS、CAP_PROP_FRAME_WIDTH 等属性获取元数据。
import cv2 video = cv2.VideoCapture("video.mp4") fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # Get the frame rate of the video width = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) # Get the width of the video height = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) # Get the height of the video print(fps, width, height) # Print the frame rate, width, and height of the video
输出
60.0 1920.0 1080.0
结论
在本文中,我们讨论了 Python 提供的一些用于访问音频和视频文件元数据的库。对于音频文件,我们探索了 mutagen 和 eyeD3 库;对于视频文件,我们探索了 moviepy 和 openCV 库。 Python 中还有许多其他库可用于访问音频和视频文件的元数据。最好浏览这些库的文档,以便更好地了解这些库提供的功能。
以上がPython を使用してさまざまなオーディオ ファイルやビデオ ファイルのメタデータにアクセスするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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