ffmpeg是強大的多媒體處理工具，堪稱多媒體處理的瑞士軍刀，涵蓋了大量的多媒體處理工具。但是ffmpeg是由純C語言寫成，對于python用戶來說使用難度較高，為此今天向大家推薦一款在python中使用ffmpeg的開發包：PyAV

PyAV提供了ffmpeg的python接口，但實際是它只是使用ffmpeg做后端，使用Cython封裝了ffmpeg的接口，所以實際調用的還是ffmpeg。

PyAV安裝

PyAV是跨平臺的，可以根據自己的環境和平臺選擇安裝。

Windows安裝PyAV：

在Windows下安裝PyAV可以參照博客https://blog.csdn.net/Dillon2015/article/details/91358179

Mac OS X和Ubuntu上安裝PyAV：

在Mac OS X和Ubuntu上安裝PyAV可以參考官網安裝方法

PyAV使用

PyAV提供了非常方便的接口使開發者不需要太關注底層細節。

視頻分割為獨立的幀

有的時候做處理時需要將一段視頻按幀分成一張張圖像，在ffmpeg命令行中只需要一條命令：

ffmpeg –i test.avi –r 1 –f image2 image-%3d.jpeg

-r表示每秒提取圖像的數量，如果等于幀率則會將所有幀都提取出來。

在PyAV中實現同樣的功能也很簡單，

            
              import av
?
container = av.open(path_to_video)
#path_to_video是你視頻的路徑
for frame in container.decode(video=0):
 ? ?frame.to_image().save('frame-%04d.jpg' % frame.index)
            
          

保存關鍵幀

對于一個視頻序列來說并不是所有幀都一樣，因為視頻編碼在進行幀間預測時會出現相互參考的情況，如果一幀的參考幀丟失或損壞了那么這一幀就無法正確解碼，所以對于那些用于被參考的幀就相對更重要了。

在 av.video.frame.VideoFrame 類中有一個屬性 key_frame 用以表示該幀是否是關鍵幀。

            
              import av
import av.datasets
?
container = av.open(path_to_video)
# Signal that we only want to look at keyframes.
stream = container.streams.video[0]
stream.codec_context.skip_frame = 'NONKEY'
?
for frame in container.decode(stream):
 ? ?# We use `frame.pts` as `frame.index` won't make must sense with the `skip_frame`.
 ? ?frame.to_image().save(
 ? ? ? ?'night-sky.{:04d}.jpg'.format(frame.pts),
 ? ? ? ?quality=80,
 ?  )
            
          

在以上代碼中跳過了非關鍵幀，將所有關鍵幀保存下來。

視頻轉封裝

視頻轉封裝就是改變視頻的封裝格式而不改變其中視頻流、音頻流等的編碼方式，例如從mp4->mkv

過程如下：

?

            
              import av
import av.datasets
?
input_ = av.open(path_to_video)
output = av.open('remuxed.mkv', 'w')
?
# Make an output stream using the input as a template. This copies the stream
# setup from one to the other.
in_stream = input_.streams.video[0]
out_stream = output.add_stream(template=in_stream)
?
for packet in input_.demux(in_stream):
 ? ?# We need to skip the "flushing" packets that `demux` generates.
 ? ?if packet.dts is None:
 ? ? ? ?continue
?
 ? ?# We need to assign the packet to the new stream.
 ? ?packet.stream = out_stream
 ? ?output.mux(packet)
?
output.close()
            
          

生成視頻

PyAV還可以和numpy配合使用，直接將ndarray轉換成視頻幀，使得對幀的操作更加靈活和方便。

            
              from __future__ import division
?
import numpy as np
?
import av
?
duration = 4
fps = 24
total_frames = duration * fps
container = av.open('test.mp4', mode='w')
stream = container.add_stream('mpeg4', rate=fps)
stream.width = 480
stream.height = 320
stream.pix_fmt = 'yuv420p'
?
for frame_i in range(total_frames):
 ? ?img = np.empty((480, 320, 3))
 ? ?img[:, :, 0] = 0.5 + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * (0 / 3 + frame_i / total_frames))
 ? ?img[:, :, 1] = 0.5 + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * (1 / 3 + frame_i / total_frames))
 ? ?img[:, :, 2] = 0.5 + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * (2 / 3 + frame_i / total_frames))
?
 ? ?img = np.round(255 * img).astype(np.uint8)
 ? ?img = np.clip(img, 0, 255)
?
 ? ?frame = av.VideoFrame.from_ndarray(img, format='rgb24')
 ? ?for packet in stream.encode(frame):
 ? ? ? ?container.mux(packet)
?
#Flush stream
for packet in stream.encode():
 ? ?container.mux(packet)
?
#Close the file
container.close()
            
          

以上代碼生成了一段480x320幀率24fps的視頻。

小結

PyAV還要更多更強大的功能，感興趣的小伙伴可以自己安裝試試哦。

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