python pyav查看帧数

时间: 2023-07-26 22:45:35 浏览: 123
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。

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