moviepy简介及使用教程

moviepy简介及基本概念

MoviePy 是一个用于视频编辑的 Python 库,使用户能够处理、编辑和操作视频文件。这个库允许你剪辑视频、添加文本、合并视频剪辑,以及应用各种效果和转换。它建立在 NumPy、imageioDecorator 等库的基础上,使得在处理视频时能够更加高效。

下面是一些 MoviePy 的主要功能和特点:

  • 剪辑和合并视频: MoviePy 允许你从现有视频中选择特定的片段,然后将它们合并成一个新的视频文件。

  • 添加文本和图形: 你可以在视频中添加文本、图形和其他元素,以创建字幕、水印或其他视觉效果。

  • 视频效果: MoviePy 提供了一系列内置的视频效果,如模糊、旋转、缩放等,使用户能够轻松地对视频进行编辑和改进。

  • 音频处理: 除了视频,MoviePy 还支持音频处理,你可以添加音轨、调整音量等。

  • 格式转换: 通过 MoviePy,你可以将视频文件转换为不同的格式,以适应不同的设备和平台。

  • 自定义效果: 如果内置效果不够,你还可以使用 MoviePy 提供的 API 来创建自定义的视频效果。

MoviePy安装
pip install moviepy
MoviePy常用功能
  • 剪辑影片
    subclip可以获取指定长度位置的视频片段,write_videofile可以将最后结果输出。
pythonCopy codefrom moviepy.editor import VideoFileClip
# 读取影片文件
clip = VideoFileClip("input.mp4")
# 剪辑影片,从第10秒到第20秒
clip = clip.subclip(10, 20)
# 导出剪辑后的影片
clip.write_videofile("output.mp4")
Moviepy - Building video output.mp4.
MoviePy - Writing audio in outputTEMP_MPY_wvf_snd.mp3
                                                                   
MoviePy - Done.
Moviepy - Writing video output.mp4

                                                               
Moviepy - Done !
Moviepy - video ready output.mp4
  • 原视频,时长10分钟在这里插入图片描述
    剪辑后的视频片段
    在这里插入图片描述
  • 合成视频
pythonCopy codefrom moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips
# 读取影片文件
clip1 = VideoFileClip("video1.mp4")
clip2 = VideoFileClip("video2.mp4")
# 剪辑和编辑影片
final_clip = concatenate_videoclips([clip1, clip2])
final_clip = final_clip.resize(width=720)
# 导出处理后的影片
final_clip.write_videofile("output.mp4")
  • 视频格式转换
from moviepy.video.io.VideoFileClip import VideoFileClip

# 加载视频剪辑
clip = VideoFileClip("input.avi")

# 将视频保存为MP4格式
clip.write_videofile("output.mp4")
  • 添加文本和特效
pythonCopy codefrom moviepy.editor import VideoFileClip, TextClip, CompositeVideoClip
# 读取影片文件
clip = VideoFileClip("input.mp4")
# 创建文本片段
text = TextClip("Hello, MoviePy!", fontsize=50, color='white').set_position('center').set_duration(5)
# 将文本片段与影片合成
final_clip = CompositeVideoClip([clip, text])
# 导出合成后的影片
final_clip.write_videofile("output.mp4")
  • 提取音频文件并导出
    # 创建VideoFileClip对象
    video = VideoFileClip(video_path)
    # 提取音频
    audio = video.audio
    # 保存音频文件
    audio.write_audiofile(audio_output_path)
  • 添加音频
from moviepy.editor import VideoFileClip, AudioFileClip
# 读取影片文件
clip = VideoFileClip("input.mp4")
# 读取音频文件
audio = AudioFileClip("audio.mp3")
# 将音频添加到影片中
final_clip = clip.set_audio(audio)
# 导出添加音频后的影片
final_clip.write_videofile("output.mp4")
  • 获取视频长度和尺寸
clip = VideoFileClip("output.mp4")

print(clip.duration)  #获取视频时长
print(clip.size)   #获取视频尺寸
weight,height = clip.size 

10.03
[640, 360]
  • 提取视频为图像帧
    需要借助图像处理库PIL
from moviepy.editor import VideoFileClip, AudioFileClip
from PIL import Image
import os 
# 读取影片文件
clip = VideoFileClip("output.mp4")

if os.path.exists('Images') is False:
    os.mkdir('Images')

for idx, frame in enumerate(clip.iter_frames()):
    filename = f'Images/frame' + str(int(idx)) + ".png"
    Image.fromarray(frame).save(filename)

在这里插入图片描述

  • 批量图片合成视频
from moviepy.editor import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建数据可视化图表
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("振幅")
plt.title("正弦波动态图表")

# 将图表保存为帧图像
frame_images = []
for i in range(100):
    plt.clf()
    plt.plot(x[:i], y[:i])
    plt.xlabel("时间")
    plt.ylabel("振幅")
    plt.title("正弦波动态图表")
    plt.ylim(-1, 1)
    plt.xlim(0, 2 * np.pi)
    plt.grid(True)
    plt.savefig("Images/frame_{:03d}.png".format(i))
    frame_images.append("Images/frame_{:03d}.png".format(i))

# 创建视频剪辑
frames_clip = ImageSequenceClip(frame_images, fps=10)

# 保存数据可视化视频
frames_clip.write_videofile("data_visualization.mp4")

在这里插入图片描述

data_visualization

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/476192.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

部署mysql,前端,后端

部署mysql docker pull mysql 从镜像源中拉取镜像。 创建mysql容器 docker run -d \--name mysql_container \-p 3306:3306 \-e TZAsia/Shanghai \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD123 \--restartalways \-v /opt/mysql:/var/lib/mysql \mysql -d后台运行,--name指定容器…

点餐小程序开发:如何通过抽奖与消费者互动

随着科技的发展,越来越多的商家开始使用点餐小程序来提升自己的服务质量和效率。然而,仅仅提供点餐服务并不能满足消费者的需求,他们还需要一种方式来增加与商家的互动,提高消费体验。抽奖活动就是一种非常有效的互动方式&#xf…

C++ stack和queue

什么是stack stack就是平常所说的栈,栈只能进行在固定的一端插入数据和删除数据的操作,也就是先进后出,后进先出 什么是queue queue是平常所说的队列,队列就像平常排队吃饭一样,先到的就有饭吃,只能从一端…

C语言每日一题07

一、题目 二、解析 逻辑与 &&、逻辑或 || 均有“短路”特性: 逻辑与&&“短路”:当逻辑与&&的左操作数为逻辑 “假“ 时,就足以判断该逻辑运算的结果为假了,故右操作数就不再被执行。 逻辑或||“短路”&#xff1a…

为什么大家都在“挺”鸿蒙?

试想某一天,应用软件能够在手机、电视、手表甚至汽车等设备上,实现无缝流转、纵享丝滑。 这不仅是畅想,而是鸿蒙正在布局的“遥遥领先”。 随着HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版面向开发者开放申请、鸿蒙原生应用版图的基本成型,这个国…

【进阶五】Python实现SDVRP(需求拆分)常见求解算法——量子粒子群算法(QDPSO)

基于python语言,采用经典量子粒子群算法(QDPSO)对 需求拆分车辆路径规划问题(SDVRP) 进行求解。 目录 往期优质资源1. 适用场景2. 代码调整3. 求解结果4. 代码片段参考 往期优质资源 经过一年多的创作,目前…

【解决navicat登录报 insufficient privileges 错误】

今天使用navicat sysdba角色登录报 insufficient privileges 以下是解决方案: 1、使用管理员身份打开cmd登录 sqlplus sys/admin as sysdba2、给system用户授权 grant sysdba to system;登录navicat

Git——IDEA中的使用详解

目录 Git1、IDEA中配置Git2、将本地项目推送到远程仓库2.1、创建项目远程仓库2.2、初始化本地仓库2.3、连接远程仓库2.4、提交到本地仓库2.5、推送到远程仓库 3、克隆远程仓库到本地4、基本操作4.1、代码提交到暂存区4.2、暂存区代码提交到本地库4.3、推送到远程仓库4.4、撤销本…

QT的学习

代码练习 做一个UI登录页面 源文件 #include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this);this->setWindowTitle("洛克启动!");this->…

[python]bar_chart_race绘制动态条形图

最近在 B 站上看到了一个宝藏 up 主,名叫 "Jannchie见齐",专门做动态条形图相关的数据可视化。 可以看到做出的效果还是很不错的,但工具使用的是 JS,不是 Python,于是尝试搜索了一下,看看 Python…

C语言实现高精度计时和高精度延时微秒级别

C语言实现高精度计时和高精度延时微秒级别 目的说明环境说明一、高精度延时(微秒级别)二、测试例程三、测试结果 目的说明 在Windows下C语言实现高精度计时功能和高精度延时微秒级别环境说明 Dev-C V5.11一、高精度延时(微秒级别) void vDelayUS(u32 usDelay) {LARGE_INTEGER…

机器学习-可解释性机器学习:支持向量机与fastshap的可视化模型解析

一、引言 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为一种经典的监督学习方法,在分类和回归问题中表现出色。其优点之一是生成的模型具有较好的泛化能力和可解释性,能够清晰地展示特征对于分类的重要性。 fastshap是一种用于快速计算SHAP值&#xff08…

【C++】弥补C语言的不足(②有默认参数的函数)

&#x1f33b;缺省参数 我们先来看一个简单地例子&#xff0c;对于在函数的定义中三个形参都给定默认值&#xff1a; #include <iostream> using namespace std; void fun(int a 10, int b 20, int c 30) {cout << "a " << a << endl;…

RentrantLock关键字详解

一、什么是AQS 全称是 AbstractQueuedSynchronizer&#xff08;队列同步器&#xff0c;下文简称同步器&#xff09;&#xff0c;是阻塞式锁和相关的同步器工具的框架&#xff0c;它是构建锁或者其他同步组件的基础框架。【AQS是实现锁的关键&#xff0c;在锁的实现中聚合同步器…

Python:柱状-折线图

写论文&#xff0c;需要画数据分析图&#xff1a; 用柱状图描述算法执行时间用折线图描述性能改进 示例代码&#xff1a; import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocatorSecurity ["128", "192",…

供电营业厅安防监控视频智能监管解决方案

一、方案背景 供电营业厅作为电力服务的重要窗口&#xff0c;其运营效率和客户满意度直接影响到企业的形象和声誉。在传统的监管模式下&#xff0c;供电营业厅的监控系统与其他消防报警、门禁系统等独立运行&#xff0c;无法做到集中管理、综合监控。为了提升供电营业厅的安防及…

windows上打开redis服务闪退问题处理

方法1&#xff1a;在windows上面打开redis服务时&#xff0c;弹窗闪退可能是6379端口占用&#xff0c;可以用以下命令查看&#xff1a; netstat -aon | findstr 6379 如果端口被占用可以用这个命令解决&#xff1a; taskkill /f /pid 进程号 方法2&#xff1a; 可以使用…

Astra plus 深度相机校准标定

前期工作 在ros中已配置Astra plus 并且深度&#xff0c;ir&#xff0c;彩色图像 首先获取依赖项并编译驱动程序 sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-camera-calibration 启动相机 source ./devel/setup.bash roslaunch astra_camera astra_plus.launch 查看发布主题 rostop…

HubSpot社交媒体与CRM数据整合:精准定位与营销优化的新路径

在当今数字化时代&#xff0c;社交媒体与CRM&#xff08;客户关系管理&#xff09;系统已经成为企业营销与客户服务的重要工具。然而&#xff0c;这两大系统之间的数据割裂往往导致企业无法充分利用各自的优势&#xff0c;实现更精准的定位和更有效的营销。HubSpot作为一款功能…

大数据推给需要的人

1.编写一个程序&#xff0c;把变量n的初始值设置为1678&#xff0c;然后利用除法运算和取余运算把变量的每位数字都提出来并打印&#xff0c;输出结果为&#xff1a;n1678n的每位数字是1,6,7,8。 public static void main(String[]args) {int n1678;int a,b,c,d;an%10;bn/10%1…