Question

根据我的理解，fl_image接受一个只接受单个图像的管道功能，即 processedClip = input_file.fl_image（imagePipeline）

，其中

def imagePipeline（img）：

...

返回finalImage

但是，如果我们的imagePipeline函数接受更多参数

，该怎么办？

即

def imagePipeline（img，arg1，arg2，arg3）：

...

返回finalImage

我们如何在fl_image中为imagePipeline添加参数？

Answer 1

您可以使用lambda技巧：

from moviepy.editor import VideoFileClip

def change_image(image, param):
    return image + param

myparam = 1
modified_clip = (
   VideoFileClip('/path/to/my/initial/clip')
   .fl_image(lambda image: change_image(image, myparam))
)

Answer 2

虽然这可能不是最佳解决方案，但您可以将您拥有的任何参数设置为全局变量。

例如：

param1 = 34
param2 = 43

def process_image(img):
    global param1
    global param2
    if param1 > param2:
        #do whatever
        param1 = param2 * 2
    return image

clip1 = VideoFileClip("input.mp4")
final_clip = clip1.fl_image(process_image)
final_clip.write_videofile('output.mp4', audio=False)

Answer 3

我遇到了同样的麻烦并且在课堂上解决了这个问题。

class ProcessImage:
    def __init__(self, arg1, arg2):
        self.arg1 = arg1
        self.arg2 = arg2
    def __call__(self, image):
        # any process you want
        return image

clip = VideoFileClip('input.mp4')
final_clip = clip.fl_image(ProcessImage(1, 2))
final_clip.write_videofile('output.mp4')

Answer 4

您可以使用闭包（比类少的样板）：

def mkproc(*args,*kw):
    def fun(img):
        #this code has access to args and kw
        return img
    return fun

final = clip.fl_image(mkproc("foo","bar",spam="eggs"))

functools.partial也这样做。例如：

import functools
import cv2

blur5 = functools.partial(cv2.GaussianBlur,ksize=(5,5),sigmaX=0)

如何在MoviePy中向fl_image添加参数？

4 个答案: