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。
위 내용은 Python을 사용하여 사진을 비디오 파일(MP4)로 결합하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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