Я не смог найти решение, использующее PyAV, и вместо него использует ffmpeg- python.
ffmpeg- python - это привязка Pythoni c для FFmpeg , как PyAV .
Код считывает все видео в массив трехмерных Numpy кадров в оттенках серого одновременно.
Решение выполняет следующие шаги:
- Создает входной видеофайл (для тестирования).
- Получает разрешение видеофайла с помощью «зонда».
- Потоковое видео в байтовый массив.
- Преобразовать байтовый массив в массив
n x height x width
numpy. - Отображение первого кадра (для тестирования).
Вот код (пожалуйста, прочитайте комментарии):
import ffmpeg
import numpy as np
from PIL import Image
in_filename = 'in.avi'
"""Build synthetic video, for testing begins:"""
# ffmpeg -y -r 10 -f lavfi -i testsrc=size=160x120:rate=1 -c:v libx264 -t 5 in.mp4
width, height = 160, 120
(
ffmpeg
.input('testsrc=size={}x{}:rate=1'.format(width, height), r=10, f='lavfi')
.output(in_filename, vcodec='libx264', t=5)
.overwrite_output()
.run()
)
"""Build synthetic video ends"""
# Use ffprobe to get video frames resolution
p = ffmpeg.probe(in_filename, select_streams='v');
width = p['streams'][0]['width']
height = p['streams'][0]['height']
# https://github.com/kkroening/ffmpeg-python/blob/master/examples/README.md
# Stream the entire video as one large array of bytes
in_bytes, _ = (
ffmpeg
.input(in_filename)
.video # Video only (no audio).
.output('pipe:', format='rawvideo', pix_fmt='gray') # Set the output format to raw video in 8 bit grayscale
.run(capture_stdout=True)
)
n_frames = len(in_bytes) // (height*width) # Compute the number of frames.
frames = np.frombuffer(in_bytes, np.uint8).reshape(n_frames, height, width) # Reshape buffer to array of n_frames frames (shape of each frame is (height, width)).
im = Image.fromarray(frames[0, :, :]) # Convert first frame to image object
im.show() # Display the image
Вывод: