Создание фильма из python без сохранения отдельных кадров в файлы
Я хотел бы создать фильм h264 или divx из кадров, которые я генерирую в скрипте python в matplotlib. Есть около 100k кадров в этом фильме.
в примерах в интернете [напр. 1], я видел только метод сохранения каждого кадра как png, а затем запуск mencoder или ffmpeg на этих файлах. В моем случае сохранение каждого кадра нецелесообразно. Есть ли способ взять сюжет, созданный из matplotlib, и передать его непосредственно в ffmpeg, не создавая промежуточных файлов?
Программирование с помощью C-api ffmpeg слишком сложно для меня [например. 2]. Кроме того, мне нужна кодировка, которая имеет хорошее сжатие, такое как x264, поскольку файл фильма в противном случае будет слишком большим для последующего шага. Поэтому было бы здорово придерживаться mencoder/ffmpeg/x264.
есть что-то, что можно сделать с трубами [3]?
[1] http://matplotlib.sourceforge.net/examples/animation/movie_demo.html
[2] Как закодировать серии изображений в кодек H264 с помощью x264 в языках программирования?
5 ответов:
эта функциональность теперь (по крайней мере, с 1.2.0, возможно 1.1) запечена в matplotlib через
MovieWriter
класс и это подклассы вanimation
модуль. Вам также необходимо установитьffmpeg
заранее.import matplotlib.animation as animation import numpy as np from pylab import * dpi = 100 def ani_frame(): fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set_aspect('equal') ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) im = ax.imshow(rand(300,300),cmap='gray',interpolation='nearest') im.set_clim([0,1]) fig.set_size_inches([5,5]) tight_layout() def update_img(n): tmp = rand(300,300) im.set_data(tmp) return im #legend(loc=0) ani = animation.FuncAnimation(fig,update_img,300,interval=30) writer = animation.writers['ffmpeg'](fps=30) ani.save('demo.mp4',writer=writer,dpi=dpi) return ani
после исправления ffmpeg (см. комментарии Джо Кингтона к моему вопросу), я смог получить piping png в ffmpeg следующим образом:
import subprocess import numpy as np import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt outf = 'test.avi' rate = 1 cmdstring = ('local/bin/ffmpeg', '-r', '%d' % rate, '-f','image2pipe', '-vcodec', 'png', '-i', 'pipe:', outf ) p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE) plt.figure() frames = 10 for i in range(frames): plt.imshow(np.random.randn(100,100)) plt.savefig(p.stdin, format='png')
Он не будет работать без патч, который тривиально изменяет два файла и добавляет
libavcodec/png_parser.c
. Мне пришлось вручную применить патч кlibavcodec/Makefile
. Наконец, я удалил '- номер ' изMakefile
чтобы получить man-страницы для сборки. С опциями компиляции,FFmpeg version 0.6.1, Copyright (c) 2000-2010 the FFmpeg developers built on Nov 30 2010 20:42:02 with gcc 4.2.1 (Apple Inc. build 5664) configuration: --prefix=/Users/paul/local_test --enable-gpl --enable-postproc --enable-swscale --enable-libxvid --enable-libx264 --enable-nonfree --mandir=/Users/paul/local_test/share/man --enable-shared --enable-pthreads --disable-indevs --cc=/usr/bin/gcc-4.2 --arch=x86_64 --extra-cflags=-I/opt/local/include --extra-ldflags=-L/opt/local/lib libavutil 50.15. 1 / 50.15. 1 libavcodec 52.72. 2 / 52.72. 2 libavformat 52.64. 2 / 52.64. 2 libavdevice 52. 2. 0 / 52. 2. 0 libswscale 0.11. 0 / 0.11. 0 libpostproc 51. 2. 0 / 51. 2. 0
преобразование в форматы изображений происходит довольно медленно и добавляет зависимости. После просмотра этой страницы и других я получил его работу с использованием необработанных некодированных буферов с использованием mencoder (решение ffmpeg все еще требуется).
подробности по адресу:http://vokicodder.blogspot.com/2011/02/numpy-arrays-to-video.html
import subprocess import numpy as np class VideoSink(object) : def __init__( self, size, filename="output", rate=10, byteorder="bgra" ) : self.size = size cmdstring = ('mencoder', '/dev/stdin', '-demuxer', 'rawvideo', '-rawvideo', 'w=%i:h=%i'%size[::-1]+":fps=%i:format=%s"%(rate,byteorder), '-o', filename+'.avi', '-ovc', 'lavc', ) self.p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE, shell=False) def run(self, image) : assert image.shape == self.size self.p.stdin.write(image.tostring()) def close(self) : self.p.stdin.close()
У меня есть несколько хороших ускорений.
Это все действительно отличные ответы. Вот еще одно предложение. @user621442 правильно, что узким местом, как правило, является запись изображения, поэтому, если вы пишете png-файлы в свой видеокомпрессор, это будет довольно медленно (даже если вы отправляете их по трубе вместо записи на диск). Я нашел решение, используя чистый ffmpeg, который я лично считаю более простым в использовании, чем matplotlib.анимация или менкодер.
кроме того, в моем случае, я хотел просто сохранить изображение в ось, вместо сохранения всех меток тика, названия рисунка, фона рисунка и т. д. В основном я хотел сделать фильм / анимацию с использованием кода matplotlib, но не иметь его "похожим на график". Я включил код здесь, но вы можете сделать стандартные графики и передать их в ffmpeg вместо этого, если хотите.
import matplotlib.pyplot as plt import subprocess # create a figure window that is the exact size of the image # 400x500 pixels in my case # don't draw any axis stuff ... thanks to @Joe Kington for this trick # https://stackoverflow.com/questions/14908576/how-to-remove-frame-from-matplotlib-pyplot-figure-vs-matplotlib-figure-frame f = plt.figure(frameon=False, figsize=(4, 5), dpi=100) canvas_width, canvas_height = f.canvas.get_width_height() ax = f.add_axes([0, 0, 1, 1]) ax.axis('off') def update(frame): # your matplotlib code goes here # Open an ffmpeg process outf = 'ffmpeg.mp4' cmdstring = ('ffmpeg', '-y', '-r', '30', # overwrite, 30fps '-s', '%dx%d' % (canvas_width, canvas_height), # size of image string '-pix_fmt', 'argb', # format '-f', 'rawvideo', '-i', '-', # tell ffmpeg to expect raw video from the pipe '-vcodec', 'mpeg4', outf) # output encoding p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE) # Draw 1000 frames and write to the pipe for frame in range(1000): # draw the frame update(frame) plt.draw() # extract the image as an ARGB string string = f.canvas.tostring_argb() # write to pipe p.stdin.write(string) # Finish up p.communicate()
Это здорово! Я хотел сделать то же самое. Но я никогда не мог скомпилировать исправленный источник ffmpeg (0.6.1) в Vista с помощью среды MingW32+MSYS+pr... png_parser.c произвел ошибку 1 во время компиляции.
Итак, я придумал решение jpeg для этого с помощью PIL. Просто положите свой ffmpeg.exe в той же папке, что и этот скрипт. Это должно работать с ffmpeg без патча под Windows. Я должен был использовать стандартный ввод.метод записи, а не метод связи, который рекомендуется в официальная документация о подпроцессе. Обратите внимание, что параметр 2nd-vcodec указывает кодек кодирования. Труба закрыта на P.устройства stdin.закрывать.)(
import subprocess import numpy as np from PIL import Image rate = 1 outf = 'test.avi' cmdstring = ('ffmpeg.exe', '-y', '-r', '%d' % rate, '-f','image2pipe', '-vcodec', 'mjpeg', '-i', 'pipe:', '-vcodec', 'libxvid', outf ) p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE, shell=False) for i in range(10): im = Image.fromarray(np.uint8(np.random.randn(100,100))) p.stdin.write(im.tostring('jpeg','L')) #p.communicate(im.tostring('jpeg','L')) p.stdin.close()