Question

我最近的工作涉及以编程方式制作视频。在python中，典型的工作流程看起来像这样：

import subprocess, Image, ImageDraw

for i in range(frames_per_second * video_duration_seconds):
    img = createFrame(i)
    img.save("%07d.png" % i)

subprocess.call(["ffmpeg","-y","-r",str(frames_per_second),"-i", "%07d.png","-vcodec","mpeg4", "-qscale","5", "-r", str(frames_per_second), "video.avi"])

此工作流程为视频中的每个帧创建一个图像并将其保存到磁盘。保存完所有图像后，调用ffmpeg从所有图像构建视频。

将图像保存到磁盘（而非在内存中创建图像）会占用此处的大部分周期，并且似乎不需要。有没有办法执行相同的功能，但没有将图像保存到磁盘？因此，将调用ffmpeg并构建图像并在构造后立即将其提供给ffmpeg。

Answer 1

好的我工作了。感谢LordNeckbeard建议使用image2pipe。我不得不使用jpg编码而不是png because image2pipe with png doesn't work on my verision of ffmpeg。第一个脚本与你的问题代码基本相同，只是我实现了一个简单的图像创建，只创建从黑色到红色的图像。我还添加了一些代码来执行时间。

连续执行

import subprocess, Image

fps, duration = 24, 100
for i in range(fps * duration):
    im = Image.new("RGB", (300, 300), (i, 1, 1))
    im.save("%07d.jpg" % i)
subprocess.call(["ffmpeg","-y","-r",str(fps),"-i", "%07d.jpg","-vcodec","mpeg4", "-qscale","5", "-r", str(fps), "video.avi"])

并行执行（没有图像保存到磁盘）

import Image
from subprocess import Popen, PIPE

fps, duration = 24, 100
p = Popen(['ffmpeg', '-y', '-f', 'image2pipe', '-vcodec', 'mjpeg', '-r', '24', '-i', '-', '-vcodec', 'mpeg4', '-qscale', '5', '-r', '24', 'video.avi'], stdin=PIPE)
for i in range(fps * duration):
    im = Image.new("RGB", (300, 300), (i, 1, 1))
    im.save(p.stdin, 'JPEG')
p.stdin.close()
p.wait()

结果很有意思，我运行了每个脚本3次来比较性能：的串行：

12.9062321186 12.8965060711 12.9360799789

并行：

8.67797684669 8.57139396667 8.38926696777

因此，似乎并行版本的速度提高了约1.5倍。

Answer 2

imageio直接支持此功能。它使用FFMPEG和Video Acceleration API，非常快：

import imageio

writer = imageio.get_writer('video.avi', fps=fps)
for i in range(frames_per_second * video_duration_seconds):
    img = createFrame(i)
    writer.append_data(img)
writer.close()

你可以“流”图像到ffmpeg构建一个视频，而不是将它们保存到磁盘？

2 个答案: