本篇内容介绍了“基于Python怎么实现合并多张图片转成mp4视频”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
一、需要调入的模块
1、imageio模块
Python模块imageio是一个用于读取和写入图像及视频数据的库。它支持多种格式,并且可以使用NumPy数组进行操作。
以下是一些关键的函数:
imageio.imread():从文件中读取图像数据并返回一个NumPy数组。
imageio.imwrite():将一个NumPy数组写入到文件。
imageio.mimsave():将多个图像帧组成的列表保存为动画文件(例如GIF)。
imageio.get_reader():获取一个对象,该对象用于逐帧读取给定文件中的动画图像。
imageio.get_writer():获取一个对象,该对象用于逐帧写入动画图像到指定文件中。
使用这些函数,可以方便地读取、写入和处理各种图像及视频数据格式。
2、Image 模块
PIL 是 Python 中常用的图像处理库,Image 模块是其中的一个重要模块,它提供了各种图像操作和处理的函数。
以下是 Image 模块中一些主要函数及其作用:
open(): 打开并返回指定文件路径的图像对象。
fromarray(): 将 numpy 数组或 PIL 图像对象转换为 PIL 图像对象。
new(): 创建一个新的指定大小、模式和颜色的空白图像对象。
save(): 将图像保存为指定格式的文件。
resize(): 修改图像的大小。
crop(): 裁剪图像的指定区域。
rotate(): 旋转图像指定角度。
show(): 显示图像。
除此之外,还有很多其他常用的函数,例如调整亮度和对比度、应用滤镜等等。这些函数可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务,并且通常也会有一些参数可用于进一步调节函数的行为,具体使用时可以参考相关文档。
二、实现合并多张图片转成 mp4 视频
使用 Python 中的画图库 PIL(Python Imaging Library)或者 OpenCV 读取每一张图片。
使用第三方库 imageio 将多张图片合并成一个视频文件。
配置生成视频文件的视频帧数、视频尺寸和视频播放速度等参数。
以下是一个简单的示例代码:
import os import imageio from PIL import Image # 设置生成的视频文件名和路径 filename = 'output.mp4' filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename) # 读取所有 PNG 图片 images = [] for file_name in sorted(os.listdir()): if file_name.endswith('.png'): images.append(Image.open(file_name)) # 将图片转换为视频 fps = 30 # 每秒钟30帧 with imageio.get_writer(filepath, fps=fps) as video: for image in images: frame = image.convert('RGB') video.append_data(frame)
实现原理,读取所有需要合并的图片文件,将它们存储到一个列表中。然后使用 imageio 库的 get_writer() 函数创建一个视频写入器对象,并设置视频的播放速度(fps)。之后在循环过程中,读取列表中的每一张图片,在将其转换为带有 RGB 颜色模式的格式后添加到视频帧中。最终输出一个合并了所有目标图片的视频文件。
三、优化改进一下
将程序并行化进行处理,加快处理多张图片的速度。注:以下方法可能并非最优方法
import os import concurrent.futures import imageio from PIL import Image # 设置生成的视频文件名和路径 filename = "output.mp4" filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename) def process_image(file_name): if file_name.endswith(".png"): image = Image.open(file_name) return image.convert("RGB") with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: # 寻找所有 png 文件 image_files = [file for file in os.listdir() if file.endswith(".png")] # 利用线程池并行处理图像 images = list(executor.map(process_image, image_files)) # 将图片转换为视频文件 fps = 30 # 每秒钟30帧 with imageio.get_writer(filepath, fps=fps) as video: for image in images: video.append_data(image)
这里使用 concurrent.futures 库中的 ThreadPoolExecutor 对象进行并行处理。首先在主线程中寻找读取当前工作目录下的所有需要合并的 PNG 图片,创建任务列表。然后将任务提交给线程池中并保证能够快速、异步地处理目标文件。在处理完所有 PNG 图片之后,将其存储到一个 images 中的列表中并最后转换成视频。