Question

我正在使用MoviePY加入50s或更多的1,2,3分钟视频，但这给了我20个小时，即使我有64 GB的ram，i7和GTX 670，虽然不是最合理的范围。无论如何，我可以加快这个过程吗？

padding = 10 # padding option
video_clips = [VideoFileClip(video_dir + video) for video in os.listdir(video_dir)]
video_fx_list = [video_clips[0]]

idx = video_clips[0].duration - padding
for video in video_clips[1:]:
video_fx_list.append(video.set_start(idx).crossfadein(padding))
idx += video.duration - padding

final_video = CompositeVideoClip(video_fx_list)
final_video.write_videofile(video_dir + 'myoutfile.mp4', fps=24)

我不需要这些剪辑具有的原始音频，将其删除可以加快处理速度吗？不知道如何通过/

删除音频

Answer 1

Python在视频编辑方面效率不高。

如果您使用的是MoviePY，请查看 https://zulko.github.io/moviepy/ref/ffmpeg.html （也许使用更稳定的github dev版本）

您有一些函数可以直接调用ffmpeg： https://github.com/Zulko/moviepy/blob/master/moviepy/video/io/ffmpeg_tools.py 因此，对于像您这样的简单任务，效率非常高

Answer 2

我在ffmpeg解析器-vcodec h264_nvenc中使用cuda加速。它适用于Win10和ffmpeg 4.2.3版NVIDA GPU。
（您应该为您的GPU找到 specified-ffmpeg-parser 。）
会加快5〜10倍。
而且我已经使用cuda实现了[剪辑，concat视频，concat与crossfade，添加bgm] ...

'''
here is concat videos with cuda accelerate.
so you can subclip the video fragment and clip them, then concat with others.
'''


import os

def save_flist(files):
    f_data = 'file \'' + '\'\nfile \''.join(files) + '\''
    print(f_data)

    f_list = 'list.txt'
    with open(f_list, 'w', encoding='gbk') as f:
        f.write(f_data)
    return f_list

video_path = r'E:\py\mkv\\'
os.chdir(video_path)

output_path = 'output.mkv'

files = ['1.mkv', '2.mkv', '3.mkv', '4.mkv']
print(files)        # your video_names.

f_list = save_flist(files)

call = f'ffmpeg -f concat -safe 0 -i {f_list} -c copy {output_path} -y'         # only supporte the same video_format, copy and not recode.

call = f'ffmpeg -f concat -safe 0 -i {f_list} -vcodec h264_nvenc {output_path} -y'    # cuda accelerate.

print(call)

os.system(call)

os.remove(f_list)

Answer 3

您可以在threads中指定数量write_videofile。通过使用计算机的所有内核，这将大大加快导出速度。

final_video.write_videofile(video_dir + 'myoutfile.mp4', threads = 8, fps=24)

注意事项：

您可以resize将所有视频以较低的分辨率（例如720p）
减小fps也有很大的不同，但是24 fps已经很好地优化了
Moviepy仅使用CPU渲染视频。考虑升级CPU或在云服务（例如AWS，Google CLoud，Azure ..）上运行程序，以获得更好的性能

Answer 4

要获得最佳加速，您需要使用 ffmpeg-tools 中的 moviepy。下面是一个例子：

from moviepy.video.io.ffmpeg_tools import ffmpeg_merge_video_audio
# printing logs can be a bottleneck sometimes, so we put ffmpeg_ouput=False
# and logger = None
# you can change video codec(vcodec) or audio codec (acodec) as per your need
ffmpeg_merge_video_audio(video_path,
                         audio_path,
                         output_path,
                         vcodec='copy',
                         acodec='copy',
                         ffmpeg_output=False,
                         logger=None)

而且我还建议它在 standalone process 中运行（主进程/线程除外）。您可以使用 python 中的 multiprocessing 模块轻松完成。

但即使你想坚持使用 final_video.write_videofile()，我想说，通过 verbose=False 和 logger=None 来让你在 I/O 上获得一些加速。并且还使用 threads=as you want。如下图：

final_video.write_videofile(video_dir + 'myoutfile.mp4', 
                           fps=24, 
                           verbose=False,
                           logger=None,
                           threads=32)

我实际上不确定为什么这会如此缓慢，因为无论如何，write_videofile() 仍在使用 ffmpeg。例如：

# from the source of moviepy (ffmpeg_writer.py - line 80 onwards)
cmd = [
            get_setting("FFMPEG_BINARY"),
            '-y',
            '-loglevel', 'error' if logfile == sp.PIPE else 'info',
            '-f', 'rawvideo',
            '-vcodec', 'rawvideo',
            '-s', '%dx%d' % (size[0], size[1]),
            '-pix_fmt', 'rgba' if withmask else 'rgb24',
            '-r', '%.02f' % fps,
            '-an', '-i', '-'
        ]

.... more codes

if threads is not None:
    cmd.extend(["-threads", str(threads)])

使用Python MoviePY的Concat视频太慢

4 个答案: