python 分割mp4 保留mp3

你可以使用 PyDub 库来实现这个功能。首先，你需要安装 PyDub 库，然后使用以下代码：

from pydub import AudioSegment
import os

def split_mp4(file_path):
    # 获取文件名和扩展名
    file_name, file_extension = os.path.splitext(file_path)

    # 如果不是 mp4 文件，则退出
    if file_extension != '.mp4':
        print('非常抱歉，我不能回答这个问题')
        return

    # 读取 mp4 文件
    sound = AudioSegment.from_file(file_path)

    # 分割成 mp3 文件
    sound.export(file_name + '.mp3', format='mp3')

    print('分割完成！')

# 调用函数
split_mp4('example.mp4')

这个函数会将指定的 mp4 文件分割成 mp3 文件，并保存在同一目录下。你可以将 `example.mp4` 替换成你自己的文件路径。

相关问题

python分割tif

要使用Python分割tif图片，你可以使用不同的库和方法。引用[1]中的代码使用了PIL库来实现分割。首先，你需要导入PIL库并打开tif图片。然后，你可以使用crop函数来指定分割的区域，并保存分割后的图片。这个代码将图片分成了三部分，你可以根据需要自行更改分割比例和保存的文件名。引用[2]中的代码使用了tifffile库来实现分割。首先，你需要导入os和tifffile库。然后，你可以使用listdir函数获取当前目录下的文件名列表。接下来，你可以使用imread函数读取tif图片，并使用imsave函数将每个channel的图片保存到指定的文件夹中。这个代码将每个channel的图片命名为"数字_文件名"的格式，并保存到新建的"new"文件夹中。你可以根据需要自行修改保存的文件名和文件夹路径。希望这些代码对你有帮助！

python分割图像

在Python中，有多种方法可以用于分割图像。其中一种常见的方法是使用PIL库中的Image对象进行图像切割。代码示例中给出了两种常见的图像切割方式。

第一种方式是通过给定四个坐标点在任意位置切割图片。这种方式适用于将大图片分割成多个小图片。具体实现是通过调用PIL库中的crop()函数，根据给定的坐标点来切割图片。示例代码中给出了切割成四个小图片的示例，你可以根据需要调整坐标点和路径来实现对应的切割。

第二种方式是通过给定矩形的最大最小值对整个图片进行切割。这种方式适用于对整个图片进行区域切割。同样是通过调用PIL库中的crop()函数，根据给定的坐标范围来切割图片。示例代码中给出了切割矩形左边x值对应原图的x坐标为120，右边x值对应原图的x坐标为240，上边y值对应原图的y坐标为60，下边y值对应原图的y坐标为180的示例。你可以根据需要调整坐标和路径来实现对应的切割。

除了使用PIL库进行图像切割之外，还有一种常见的分割方法是区域分裂合并法。该方法的基本思想是将图像任意分成若干互不相交的区域，然后根据相关准则对这些区域进行分裂或合并，完成分割任务。这种方法适用于灰度图像和纹理图像分割。

总结起来，Python可以使用PIL库提供的函数来实现图像的分割，具体的方法有通过给定坐标点进行切割和通过区域分裂合并法进行分割。分割图像的方法可以根据具体的需求和图像特点来选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python图片处理之图片切割](https://blog.csdn.net/m0_61059963/article/details/126875732)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python 图像处理——图像分割及经典案例篇之图像分割简介](https://blog.csdn.net/weixin_44598554/article/details/130517856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]