Создание фильма из python без сохранения отдельных кадров в файлы

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 к libavcodec/Makefile. Наконец, я удалил '- номер ' из Makefile 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()