如何閱讀由scikit-image處理的mp4視頻？

我想申請一個scikit-image功能（特別是模板匹配功能match_template）到mp4視頻，h264編碼的幀。對於我的應用程序來說，跟蹤每幀的時間非常重要，但我知道幀速率，所以我可以從幀數中輕鬆計算出幀速率。如何閱讀由scikit-image處理的mp4視頻？

請注意，我在低資源下運行，並且我想盡可能保持依賴關係：無論如何我需要numpy，並且由於我打算使用scikit-image，因此我會避免導入（並編譯） openCV只是爲了閱讀視頻。

我在this頁面的底部看到scikit-image可以seamleassly處理存儲爲numpy數組的視頻，因此獲得這樣的結果是理想的。

來源

2015-04-18 gaggio

嗯，我試過OpenCV的同時開發一個原型我的PC應用。但是，由於我要在覆盆子pi上提供應用程序，因此我正在評估更輕的替代方案，同時還考慮了在raspi上編譯opencv的努力和依賴關係。 – gaggio

參見我們正在爲用戶指南準備的[本概述]（https://github.com/danielballan/scikit-image/blob/video-guide/doc/source/user_guide/video.txt）。 –

@StefanvanderWalt：這個概述實際上非常有用，謝謝。可以通過增加'imageio'來改進，這也可以解決訪問特定幀編號的問題，這也在您的評論中提到。 – gaggio

Imageio python包應該做你想做的。下面是一個使用這個包一個Python代碼片段：

import pylab 
import imageio 
filename = '/tmp/file.mp4' 
vid = imageio.get_reader(filename, 'ffmpeg') 
nums = [10, 287] 
for num in nums: 
    image = vid.get_data(num) 
    fig = pylab.figure() 
    fig.suptitle('image #{}'.format(num), fontsize=20) 
    pylab.imshow(image) 
pylab.show()

enter image description here

您也可以直接在文件中的圖像迭代（see the documentation）：

for i, im in enumerate(vid): 
    print('Mean of frame %i is %1.1f' % (i, im.mean()))

要安裝的ImageIO就可以使用點子：

pip install imageio

另一種解決方案是使用moviepy（它使用類似的代碼來閱讀視頻），但我認爲imageio更輕，可以完成這項工作。

響應的第一個評論

爲了檢查是否標稱幀速率是在整個文件一樣，你可以指望幀的數量迭代器：

count = 0 
try: 
    for _ in vid: 
     count += 1 
except RuntimeError: 
    print('something went wront in iterating, maybee wrong fps number') 
finally: 
    print('number of frames counted {}, number of frames in metada {}'.format(count, vid.get_meta_data()['nframes'])) 


In [10]: something went wront in iterating, maybee wrong fps number 
     number of frames counted 454, number of frames in metada 461

爲了顯示每個幀的時間戳：

try: 
    for num, image in enumerate(vid.iter_data()): 
     if num % int(vid._meta['fps']): 
      continue 
     else: 
      fig = pylab.figure() 
      pylab.imshow(image) 
      timestamp = float(num)/ vid.get_meta_data()['fps'] 
      print(timestamp) 
      fig.suptitle('image #{}, timestamp={}'.format(num, timestamp), fontsize=20) 
      pylab.show() 
except RuntimeError: 
    print('something went wrong')

來源

2015-04-20 07:54:59 head7

感謝您的有用鏈接和示例。所遺漏的僅僅是每幀對應的時間。我會告訴它，時間可能在幀元數據中，否則它必須根據幀編號計算，在假設標稱幀率在整個視頻錄製期間被正確保持的情況下是可以的。 – gaggio

好問題，並在一些視頻標稱幀率不正確維護。要檢查它，您可以計算迭代器中的幀數，並與元數據中的幀數進行比較，如果它們是相等的，則可以基於frame_number/fps_rate計算每個幀的時間戳。我已經更新了我的答案，以比較兩個數字。 – head7

這對我很好。非常感謝。 IMO比ffmpeg/avconv/opencv/scikit-video的opencv更友好。希望我早點發現了這一點。 – rd11

你可以使用scikit-video，像這樣：

from skvideo.io import VideoCapture 

cap = VideoCapture(filename) 
cap.open() 

while True: 
    retval, image = cap.read() 
    # image is a numpy array containing the next frame 
    # do something with image here 
    if not retval: 
     break

它使用avconv或ffmpeg的引擎蓋下。性能相當不錯，與將avconv中的視頻解碼相比，將數據移入python的開銷很小。

scikit-video的優點是API與OpenCV的視頻讀寫API完全相同;只需用skvideo.io.VideoCapture替換cv2.VideoCapture即可。

來源

2015-08-17 02:04:45

在Python中讀取視頻的簡單方法是使用skviode。單行代碼可以幫助閱讀整個視頻。

import skvideo.io 
videodata = skvideo.io.vread("video_file_name") 
print(videodata.shape)

https://wingateacademy.blogspot.in/2018/01/scikit-video-skvideo-tutorial.html

來源

2018-01-19 11:00:52

如何閱讀由scikit-image處理的mp4視頻？

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