读视频和写视频一直由于编解码的问题给程序员造成很多麻烦。对此进行了一些探索。用Python读取视频有两种主要方法，分别是基于imageio库和OpenCV，其中OpenCV加上ffmpeg的安装编译很麻烦，推荐大家使用第一种方法，不过大家也可依据自己的需求进行使用。
方法一：使用imageio库
1. 一般imageio库Anconda自带的有，不用我们单独安装，没有安装的可用pip安装或自己下载。
imageio使用方法可参考：http://imageio.readthedocs.io/en/latest/examples.html。
下面是一段使用imageio对视频进行灰度处理的测试代码。
# 将彩色视频转为灰度视频
import imageio
reader = imageio.get_reader('imageio:cockatoo.mp4')
fps = reader.get_meta_data()['fps']
writer = imageio.get_writer('~/cockatoo_gray.mp4', fps=fps)
for im in reader:
writer.append_data(im[:, :, 1])
writer.close()
2.一般你没有按照ffmpeg，直接运行会提示如下所示的要安装ffmpeg，使用conda安装即可。另一个编解码器包含比较全的编译包是https://www.johnvansickle.com/ffmpeg/
imageio.core.fetching.NeedDownloadError: Need ffmpeg exe. You can obtain it with either: - install using conda: conda install ffmpeg -c conda-forge - download by calling: imageio.plugins.ffmpeg.download()
所以按照提示运行如下命令安装conda-forge编译好的ffmpeg即可，conda-forge编译的ffmpeg视频编解码库都很齐全，可以直接对视频读存取。
conda install ffmpeg -c conda-forge
PS：小技巧，如果conda安装国外软件包速度很慢的话，可以给conda添加清华大学的镜像源，依次运行下面几条命令就可以了，安装速度一般几M/s.具体可参考https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --set show_channel_urls yes
方法二：使用OpenCV和ffmpeg
安装较复杂，需编译很多库，自己查找参考相关方法。
下面是使用OpenCV读取视频的方法：
import cv2
cap = cv2.VideoCapture('/path/to/your/video.mp4')
while(cap.isOpened()):
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('image', frame)
k = cv2.waitKey(20)
#q键退出
if (k & 0xff == ord('q')):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
以上这篇Python imageio读取视频并进行编解码详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。