在python中优雅的使用ffmpeg：PyAV

ffmpeg是强大的多媒体处理工具，堪称多媒体处理的瑞士军刀，涵盖了大量的多媒体处理工具。但是ffmpeg是由纯C语言写成，对于python用户来说使用难度较高，为此今天向大家推荐一款在python中使用ffmpeg的开发包：PyAV

PyAV提供了ffmpeg的python接口，但实际是它只是使用ffmpeg做后端，使用Cython封装了ffmpeg的接口，所以实际调用的还是ffmpeg。

PyAV安装

PyAV是跨平台的，可以根据自己的环境和平台选择安装。

Windows安装PyAV：

在Windows下安装PyAV可以参照博客https://blog.csdn.net/Dillon2015/article/details/91358179

Mac OS X和Ubuntu上安装PyAV：

在Mac OS X和Ubuntu上安装PyAV可以参考官网安装方法

PyAV使用

PyAV提供了非常方便的接口使开发者不需要太关注底层细节。

视频分割为独立的帧

有的时候做处理时需要将一段视频按帧分成一张张图像，在ffmpeg命令行中只需要一条命令：

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

-r表示每秒提取图像的数量，如果等于帧率则会将所有帧都提取出来。

在PyAV中实现同样的功能也很简单，

import av
​
container = av.open(path_to_video)
#path_to_video是你视频的路径
for frame in container.decode(video=0):
    frame.to_image().save('frame-%04d.jpg' % frame.index)

保存关键帧

对于一个视频序列来说并不是所有帧都一样，因为视频编码在进行帧间预测时会出现相互参考的情况，如果一帧的参考帧丢失或损坏了那么这一帧就无法正确解码，所以对于那些用于被参考的帧就相对更重要了。

在av.video.frame.VideoFrame类中有一个属性key_frame用以表示该帧是否是关键帧。

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,
    )

在以上代码中跳过了非关键帧，将所有关键帧保存下来。

视频转封装

视频转封装就是改变视频的封装格式而不改变其中视频流、音频流等的编码方式，例如从mp4->mkv

过程如下：

 

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()

生成视频

PyAV还可以和numpy配合使用，直接将ndarray转换成视频帧，使得对帧的操作更加灵活和方便。

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()

以上代码生成了一段480x320帧率24fps的视频。

小结

PyAV还要更多更强大的功能，感兴趣的小伙伴可以自己安装试试哦。

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