Question

我正在尝试在jupyter-lab的笔记本中显示来自某些阵列的视频。数组在运行时生成。哪种显示图像的方法可以提供（相对）较高的帧率？使用matplotlib和imshow有点慢。这些图片约为1.8兆像素。以上是一个非常小的示例，以可视化我想要实现的目标。

while(True): #should run at least 30 times per second 
    array=get_image() #returns RGBA numpy array  
    show_frame(array) #function I search for

Answer 1

最快的方法（例如，用于调试目的）是使用matplotlib inline和matplotlib animation软件包。这样的事情对我有用

%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import animation
from IPython.display import HTML

# np array with shape (frames, height, width, channels)
video = np.array([...]) 

fig = plt.figure()
im = plt.imshow(video[0,:,:,:])

plt.close() # this is required to not display the generated image

def init():
    im.set_data(video[0,:,:,:])

def animate(i):
    im.set_data(video[i,:,:,:])
    return im

anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=video.shape[0],
                               interval=50)
HTML(anim.to_html5_video())

视频将以指定的帧率循环播放（在上面的代码中，我将间隔设置为50毫秒，即20 fps）。

请注意，这是一个快速的解决方法，并且IPython.display拥有一个Video软件包（您可以找到文档here），该软件包可用于复制来自文件或URL（例如，来自YouTube）的视频。因此，您还可以考虑将数据存储在本地，并利用内置的Jupyter视频播放器。

在jupyter-lab中显示数组视频的快速方法

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