python pyav查看帧数
时间: 2023-07-26 08:45:35 浏览: 113
你可以使用 PyAV 库来查看视频的帧数。下面是一个简单的示例代码:
```python
import av
# 打开视频文件
container = av.open('video.mp4')
# 获取视频流
video_stream = container.streams.video[0]
# 获取帧率
fps = video_stream.average_rate
print('视频帧率:', fps)
```
在上面的代码中,我们使用 `av.open` 函数打开视频文件,并使用 `container.streams.video[0]` 获取视频流。然后,我们可以使用 `video_stream.average_rate` 属性获取视频的帧率。最后,我们将帧率打印出来。
需要注意的是,使用 PyAV 库需要先安装 FFmpeg 库,因为 PyAV 库是基于 FFmpeg 库开发的。你可以参考 PyAV 官方文档来安装 FFmpeg 库和 PyAV 库。
相关问题
python PyAV解码rtsp显示图像,代码
以下是使用 PyAV 库解码 RTSP 并显示图像的示例代码:
```python
import av
import cv2
# RTSP URL
rtsp_url = "your_rtsp_url"
# 创建视频容器
container = av.open(rtsp_url)
# 查找视频流
video_stream = next(s for s in container.streams if s.type == 'video')
# 创建解码器
decoder = video_stream.codec.decode
# 创建显示窗口
cv2.namedWindow('RTSP Stream', cv2.WINDOW_NORMAL)
# 读取并显示图像
for frame in container.decode(video=0):
# 解码帧
frame = frame.reformat(format='rgb24')
image = frame.to_ndarray()
# 显示图像
cv2.imshow('RTSP Stream', image)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
```
请将 `your_rtsp_url` 替换为您的 RTSP URL。
在这个示例中,我们使用 PyAV 打开 RTSP 视频流,并找到视频流。然后,我们创建一个解码器,用于将视频帧解码为图像数据。接下来,我们使用 OpenCV 创建一个显示窗口。
在循环中,我们使用 `container.decode(video=0)` 逐帧解码视频流,并将其转换为 NumPy 数组。然后,我们使用 OpenCV 的 `cv2.imshow()` 显示图像,并使用 `cv2.waitKey()` 等待用户按下 'q' 键来退出循环。
请注意,这只是一个简单的示例,仅展示了如何使用 PyAV 解码 RTSP 并显示图像。根据需要,您可能需要进行更多的处理,如调整图像大小、应用图像处理算法等。
python中PyAV视频剪辑,锐化,添加滤镜 增加比特率 代码
好的,以下是使用PyAV进行视频剪辑、锐化、添加滤镜和增加比特率的示例代码:
```python
import av
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 定义剪辑视频函数
def clip_video(input_file, output_file, start_time, end_time):
container = av.open(input_file)
stream = container.streams.video[0]
codec = stream.codec_context
fps = stream.average_rate
width = codec.width
height = codec.height
# 计算剪辑后的时间和帧数
start_pts = int(start_time * fps)
end_pts = int(end_time * fps)
duration = end_pts - start_pts
# 创建输出流
output_container = av.open(output_file, 'w')
output_stream = output_container.add_stream('h264', rate=fps)
output_stream.width = width
output_stream.height = height
output_stream.pix_fmt = 'yuv420p'
# 剪辑视频
for packet in container.demux(stream):
if packet.pts < start_pts:
continue
if packet.pts >= end_pts:
break
for frame in packet.decode():
output_stream.encode(output_stream.time_base * (frame.pts - start_pts), frame)
output_container.close()
# 定义锐化和添加滤镜函数
def sharpen_and_filter(input_file, output_file):
container = av.open(input_file)
stream = container.streams.video[0]
codec = stream.codec_context
fps = stream.average_rate
width = codec.width
height = codec.height
# 创建输出流
output_container = av.open(output_file, 'w')
output_stream = output_container.add_stream('h264', rate=fps)
output_stream.width = width
output_stream.height = height
output_stream.pix_fmt = 'yuv420p'
# 处理视频
for packet in container.demux(stream):
for frame in packet.decode():
# 锐化
sharpen_kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpened_frame = cv2.filter2D(frame.to_rgb().to_ndarray(), -1, sharpen_kernel)
# 添加滤镜
img = Image.fromarray(sharpened_frame)
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 60)
draw.text((100, 100), 'Hello World!', (255, 0, 0), font=font)
filtered_frame = np.asarray(img)
# 编码并写入输出流
output_stream.encode(output_stream.time_base * frame.pts, av.VideoFrame.from_ndarray(filtered_frame, format='rgb24'))
output_container.close()
# 定义增加比特率函数
def increase_bitrate(input_file, output_file, bitrate):
container = av.open(input_file)
stream = container.streams.video[0]
# 创建输出流
output_container = av.open(output_file, 'w')
output_stream = output_container.add_stream('h264', rate=stream.average_rate)
output_stream.width = stream.codec_context.width
output_stream.height = stream.codec_context.height
output_stream.pix_fmt = 'yuv420p'
output_stream.bit_rate = bitrate
# 处理视频
for packet in container.demux(stream):
for frame in packet.decode():
output_stream.encode(output_stream.time_base * frame.pts, frame)
output_container.close()
# 调用剪辑视频函数
clip_video('input.mp4', 'output1.mp4', 10, 20)
# 调用锐化和添加滤镜函数
sharpen_and_filter('output1.mp4', 'output2.mp4')
# 调用增加比特率函数
increase_bitrate('output2.mp4', 'output3.mp4', 2000000)
```
你只需要修改函数中的输入文件路径、输出文件路径、剪辑时间、滤镜效果和比特率等参数,然后调用相应的函数即可进行视频剪辑、锐化、添加滤镜和增加比特率等操作。