我想从我在matplotlib的python脚本中生成的帧创建一个h264或divx电影。这部电影大约有10万帧。
在网络上的例子中[例如1]，我只看到了将每个帧保存为png然后在这些文件上运行mencoder或ffmpeg的方法。就我而言，保存每一帧是不切实际的。有没有办法从matplotlib生成一个图并将其直接传递给ffmpeg，不生成中间文件？
使用ffmpeg的C-api编程对我来说太难了[例如。 2]。此外，我需要一个具有良好压缩的编码，例如x264，因为电影文件对于后续步骤来说太大了。所以坚持使用mencoder / ffmpeg / x264会很棒。
有没有可以用管道做的事情[3]？
[1] http://matplotlib.sourceforge.net/examples/animation/movie_demo.html
[2] How does one encode a series of images into H264 using the x264 C API?
答案 0 :(得分：49)
此功能现在（至少从1.2.0开始，可能是1.1）通过MovieWriter类及其animation模块中的子类加入到matplotlib中。您还需要提前安装ffmpeg。
import matplotlib.animation as animation
import numpy as np
from pylab import *
dpi = 100
def ani_frame():
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_aspect('equal')
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
im = ax.imshow(rand(300,300),cmap='gray',interpolation='nearest')
im.set_clim([0,1])
fig.set_size_inches([5,5])
tight_layout()
def update_img(n):
tmp = rand(300,300)
im.set_data(tmp)
return im
#legend(loc=0)
ani = animation.FuncAnimation(fig,update_img,300,interval=30)
writer = animation.writers['ffmpeg'](fps=30)
ani.save('demo.mp4',writer=writer,dpi=dpi)
return ani
答案 1 :(得分：20)
在修补ffmpeg之后（参见Joe Kington对我的问题的评论），我能够将管道png发送到ffmpeg，如下所示：
import subprocess
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
outf = 'test.avi'
rate = 1
cmdstring = ('local/bin/ffmpeg',
'-r', '%d' % rate,
'-f','image2pipe',
'-vcodec', 'png',
'-i', 'pipe:', outf
)
p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE)
plt.figure()
frames = 10
for i in range(frames):
plt.imshow(np.random.randn(100,100))
plt.savefig(p.stdin, format='png')
如果没有patch，它将无法正常工作，{{3}}会轻易修改两个文件并添加libavcodec/png_parser.c。我必须手动将补丁应用到libavcodec/Makefile。最后，我从Makefile中删除了“-number”以获取构建的手册页。使用编译选项，
FFmpeg version 0.6.1, Copyright (c) 2000-2010 the FFmpeg developers
built on Nov 30 2010 20:42:02 with gcc 4.2.1 (Apple Inc. build 5664)
configuration: --prefix=/Users/paul/local_test --enable-gpl --enable-postproc --enable-swscale --enable-libxvid --enable-libx264 --enable-nonfree --mandir=/Users/paul/local_test/share/man --enable-shared --enable-pthreads --disable-indevs --cc=/usr/bin/gcc-4.2 --arch=x86_64 --extra-cflags=-I/opt/local/include --extra-ldflags=-L/opt/local/lib
libavutil 50.15. 1 / 50.15. 1
libavcodec 52.72. 2 / 52.72. 2
libavformat 52.64. 2 / 52.64. 2
libavdevice 52. 2. 0 / 52. 2. 0
libswscale 0.11. 0 / 0.11. 0
libpostproc 51. 2. 0 / 51. 2. 0
答案 2 :(得分：12)
转换为图像格式非常慢并且添加了依赖项。看完这些页面和其他后，我使用mencoder使用原始的未编码缓冲区工作（ffmpeg解决方案仍然需要）。
详细信息：http://vokicodder.blogspot.com/2011/02/numpy-arrays-to-video.html
import subprocess
import numpy as np
class VideoSink(object) :
def __init__( self, size, filename="output", rate=10, byteorder="bgra" ) :
self.size = size
cmdstring = ('mencoder',
'/dev/stdin',
'-demuxer', 'rawvideo',
'-rawvideo', 'w=%i:h=%i'%size[::-1]+":fps=%i:format=%s"%(rate,byteorder),
'-o', filename+'.avi',
'-ovc', 'lavc',
)
self.p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE, shell=False)
def run(self, image) :
assert image.shape == self.size
self.p.stdin.write(image.tostring())
def close(self) :
self.p.stdin.close()
我得到了一些不错的加速。
答案 3 :(得分：8)
这些都是非常好的答案。这是另一个建议。 @ user621442是正确的，瓶颈通常是图像的写入，因此如果您正在将png文件写入视频压缩器，它将非常慢（即使您通过管道而不是写入磁盘发送它们）。我找到了一个使用纯ffmpeg的解决方案，我个人觉得它比matplotlib.animation或mencoder更容易使用。
另外，在我的情况下，我想将图像保存在轴上，而不是保存所有刻度标签，图标题，图形背景等。基本上我想用matplotlib代码制作电影/动画，但没有它“看起来像一个图”。我在这里添加了that code，但如果你愿意的话，你可以制作标准图表并将它们传输到ffmpeg。
import matplotlib.pyplot as plt
import subprocess
# create a figure window that is the exact size of the image
# 400x500 pixels in my case
# don't draw any axis stuff ... thanks to @Joe Kington for this trick
# https://stackoverflow.com/questions/14908576/how-to-remove-frame-from-matplotlib-pyplot-figure-vs-matplotlib-figure-frame
f = plt.figure(frameon=False, figsize=(4, 5), dpi=100)
canvas_width, canvas_height = f.canvas.get_width_height()
ax = f.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.axis('off')
def update(frame):
# your matplotlib code goes here
# Open an ffmpeg process
outf = 'ffmpeg.mp4'
cmdstring = ('ffmpeg',
'-y', '-r', '30', # overwrite, 30fps
'-s', '%dx%d' % (canvas_width, canvas_height), # size of image string
'-pix_fmt', 'argb', # format
'-f', 'rawvideo', '-i', '-', # tell ffmpeg to expect raw video from the pipe
'-vcodec', 'mpeg4', outf) # output encoding
p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE)
# Draw 1000 frames and write to the pipe
for frame in range(1000):
# draw the frame
update(frame)
plt.draw()
# extract the image as an ARGB string
string = f.canvas.tostring_argb()
# write to pipe
p.stdin.write(string)
# Finish up
p.communicate()
答案 4 :(得分：5)
太好了！我也想这样做。但是，我永远无法使用MingW32 + MSYS +环境在Vista中编译修补的ffmpeg源（0.6.1）... png_parser.c在编译期间生成了Error1。
所以，我想出了一个使用PIL的jpeg解决方案。只需将您的ffmpeg.exe放在与此脚本相同的文件夹中即可。这应该适用于没有Windows下的补丁的ffmpeg。我不得不使用stdin.write方法而不是官方文档中关于子进程的推荐的通信方法。请注意，第二个-vcodec选项指定编码编解码器。管道由p.stdin.close（）关闭。
import subprocess
import numpy as np
from PIL import Image
rate = 1
outf = 'test.avi'
cmdstring = ('ffmpeg.exe',
'-y',
'-r', '%d' % rate,
'-f','image2pipe',
'-vcodec', 'mjpeg',
'-i', 'pipe:',
'-vcodec', 'libxvid',
outf
)
p = subprocess.Popen(cmdstring, stdin=subprocess.PIPE, shell=False)
for i in range(10):
im = Image.fromarray(np.uint8(np.random.randn(100,100)))
p.stdin.write(im.tostring('jpeg','L'))
#p.communicate(im.tostring('jpeg','L'))
p.stdin.close()
答案 5 :(得分：0)
这是@tacaswell答案的修改版本。修改了以下内容：
pylab依赖项非常感谢@tacaswell的精彩回答！
def ani_frame():
def gen_frame():
return np.random.rand(300, 300)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_aspect('equal')
ax.get_xaxis().set_visible(False)
ax.get_yaxis().set_visible(False)
im = ax.imshow(gen_frame(), cmap='gray', interpolation='nearest')
im.set_clim([0, 1])
fig.set_size_inches([5, 5])
plt.tight_layout()
def update_img(n):
tmp = gen_frame()
im.set_data(tmp)
return im
# legend(loc=0)
ani = animation.FuncAnimation(fig, update_img, 300, interval=30)
writer = animation.writers['ffmpeg'](fps=30)
ani.save('demo.mp4', writer=writer, dpi=72)
return ani