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我正在尝试处理视频。为了让它更快,我想用 ffmpeg 阅读它,然后将帧发送到 cv2 进行处理。
这就是我所做的:
import cv2
import subprocess as sp
import numpy as np
input_file = 'testvideo.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(input_file)
ret, frame = cap.read()
height, width, ch = frame.shape
ffmpeg = "C:\\Users\\totyped\\Downloads\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe"
dimension = '{}x{}'.format(width, height)
f_format = 'bgr24' # remember OpenCV uses bgr format
fps = str(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
command = [ffmpeg,
'-i', input_file,
'-r', fps, # FPS
'-pix_fmt', 'bgr24', # opencv requires bgr24 pixel format.
'-vcodec', 'mp4',
'-an','-sn', # disable audio processing
'-f', 'image2pipe', '-']
pipe = sp.Popen(command, stdout = sp.PIPE, bufsize=10)
while True:
frame = pipe.stdout.read()
image = np.frombuffer(frame, dtype='uint8') # convert read bytes to np
cv2.imshow('Video', image)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
proc.stdin.close()
proc.stderr.close()
proc.wait()
error: OpenCV(4.0.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:350: error: (-215:Assertion failed) size.width>0 && size.height>0 in function 'cv::imshow'
import cv2
import subprocess as sp
import numpy as np
input_file = 'testvideo.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(input_file)
ret, frame = cap.read()
height, width, ch = frame.shape
ffmpeg = "C:\\Users\\totyped\\Downloads\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe"
dimension = '{}x{}'.format(width, height)
f_format = 'bgr24' # remember OpenCV uses bgr format
fps = str(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
command = [ffmpeg,
'-i', input_file,
'-r', fps, # FPS
'-pix_fmt', 'bgr24', # opencv requires bgr24 pixel format.
'-vcodec', 'mp4',
'-an','-sn', # disable audio processing
'-f', 'image2pipe', '-']
pipe = sp.Popen(command, stdout = sp.PIPE, bufsize=64000000)
while True:
frame = pipe.stdout.read(height*width*3)
print(frame)
image = np.frombuffer(frame, dtype='uint8') # convert read bytes to np
cv2.imshow('Video', image)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
最佳答案
尝试这样的事情 - 虽然我认为你可能会通过使用 ffmpeg
来找错树。因为这就是 OpenCV 在幕后使用的全部内容。如果您想要更高的性能,也许更多地关注多处理 - 但这取决于您正在执行的处理类型,您尚未讨论或显示:
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import cv2
import subprocess as sp
import numpy as np
ffmpeg = "ffmpeg"
input_file='test.mp4'
height, width = 480, 640
command = [ffmpeg,
'-i', input_file,
'-pix_fmt', 'bgr24',
'-codec', 'rawvideo',
'-an',
'-sn',
'-f', 'image2pipe', '-']
pipe = sp.Popen(command, stdout = sp.PIPE, bufsize=65536)
frameCount=0
while True:
nbytes = height*width*3
print(f"Frame: {frameCount} - Trying to read {nbytes} bytes")
frame = pipe.stdout.read(nbytes)
bytesRead = len(frame)
print(f"Read {bytesRead} bytes")
if bytesRead==0:
break
image = np.frombuffer(frame, dtype='uint8') # convert read bytes to np
image = image.reshape((480,640,3))
cv2.imshow('Video', image)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
frameCount += 1
关于python-3.x - 结合 OpenCV 和 FFMPEG 以实现更快的视频处理,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58474227/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!