python将照片集导出成视频

news2024/10/17 16:02:30

shigen坚持更新文章的博客写手,记录成长,分享认知,留住感动。个人IP:shigen

背景

一个安静的下午,看着电脑里乱七八糟的照片,有大有小,宽高不一,突然想找个方式把他们统一起来,然后做成视频更好(其实我在上高中的时候就喜欢把照片做成视频,觉得意义很大)。要满足批量、自动化,肯定得动用代码了。于是首先我列举了下我希望的功能:

  1. 照片来源:制定的目录下所有的文件格式为照片的文件,按照照片的文件名进行排序
  2. 照片质量:按照目前的720P、1080P、甚至是2K、4K的画质来生成照片视频
  3. 照片横竖:可以自定义指定照片是横屏还是竖屏
  4. 照片时间:可以自定义每一张照片的放映时间
  5. 照片比例:这个也是最为重要的,对此我分成了如下几种case:
    1. 图片的宽度 < 视频宽度 * 50% or 图片的高度 < 视频高度 * 50%:舍弃掉
    2. 图片宽度 < 视频宽度 or 图片的高度 < 视频高度:居中等比放大,直到高度 = 视频高度 or 宽度 = 视频宽度=
    3. 其它尺寸,图片居中等比缩小,直到高度 = 视频高度 or 宽度 = 视频宽度

这种照片比例的放大居中,基本上是强迫症患者的福音了,严格的居中对齐。

实现

依托强大的python库,这里主要用到的工具库有:

  1. Pillow,源代码有简单、精炼的解释:**Pillow is the friendly PIL fork by Alex Clark and Contributors.PIL is the Python Imaging Library by Fredrik Lundh and Contributors.**机器学习、图像识别等场景用到的最多,这里主要使用它来调整图片的大小
  2. MoviePy, 是一个用于视频编辑的 Python 库。可以剪辑视频添加音频和字幕调整视频帧简单的特效等等。这里主要是根据照片序列生成视频。

介绍完主要的库之后,就是代码环节了,代码里注释较多,轻松入手,不做过多的解释:

# create viode from a dictionary which contains image or video files
import os
from PIL import Image
from moviepy.editor import ImageSequenceClip


def resize_and_crop(image, target_size):
    """将图片根据给定的大小进行缩放和裁剪

    1. 图片的宽度 < 视频宽度 * 50% or 图片的高度 < 视频高度 * 50%:舍弃掉
    2. 图片宽度 < 视频宽度 or 图片的高度 < 视频高度:居中等比放大,直到高度 = 视频高度 or 宽度 = 视频宽度
    3. 图片居中等比缩小,直到高度 = 视频高度 or 宽度 = 视频宽度

    Args:
        image (str): 原图片文件路径
        target_size (tuple): 视频大小(宽度, 高度)

    Returns:
        Image: 调整后的图片,可能为空
    """
    img = Image.open(image)
    video_width, video_height = target_size

    # 检查条件1:如果原图宽度或高度小于视频尺寸的50%,则返回None
    if img.width < video_width * 0.5 or img.height < video_height * 0.5:
        return None

    # 计算目标缩放比例
    scale_x = video_width / img.width
    scale_y = video_height / img.height

    # 根据需要的宽度和高度选择缩放比例
    if img.width < video_width or img.height < video_height:
        # 居中等比放大
        scale = max(scale_x, scale_y)
    else:
        # 居中等比缩小
        scale = min(scale_x, scale_y)

    # 放大或缩小图片
    new_size = (int(img.width * scale), int(img.height * scale))
    img = img.resize(new_size, Image.ANTIALIAS)

    # 计算裁剪框的位置
    left = (img.width - video_width) // 2
    top = (img.height - video_height) // 2
    right = left + video_width
    bottom = top + video_height

    # 裁剪并返回最终图片
    img = img.crop((left, top, right, bottom))
    return img


def create_video_from_images(folder_path,
                             out_put_file_name='output_video.mp4',
                             resolution='720p',
                             is_horizontal=True,
                             duration=3):
    """通过照片生成视频

    Args:
        folder_path (_type_): 文件夹路径
        out_put_file_name (str, optional): _description_. 视频输出路径 Defaults to 'output_video.mp4'.
        resolution (str, optional): _description_. 视频清晰度 Defaults to '720p'.
        is_horizontal (bool, optional): _description_. 是否是横屏 Defaults to True.
        duration (int, optional): _description_. 每张照片的放映时长 Defaults to 3.

    Raises:
        ValueError: 视频清晰度错误
    """
    resolution_mapping = {
        '720p': (1280, 720),
        '1080p': (1920, 1080),
        '2k': (2560, 1440),
        '4k': (3840, 2160),
    }

    if resolution not in resolution_mapping:
        raise ValueError(
            "Invalid resolution. Choose from '720p', '1080p', '2k', '4k'.")

    target_size = resolution_mapping[resolution]
    if not is_horizontal:
        target_size = (target_size[1], target_size[0])

    images = []

    # 读取文件夹下的文件并按照文件名排序
    for filename in sorted(os.listdir(folder_path)):
        if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp')):
            img = resize_and_crop(os.path.join(folder_path, filename),
                                  target_size)
            if img:
                images.append(img)

    # 照片的临时位置
    temp_files = []
    for i, img in enumerate(images):
        temp_file = f'temp_image_{i}.png'
        img.save(temp_file)
        temp_files.append(temp_file)

    # 创建视频
    clip = ImageSequenceClip(temp_files, fps=1 / duration)
    output_file = os.path.join(folder_path, out_put_file_name)
    clip.write_videofile(output_file, codec='libx264')

    # 清除临时文件
    for temp_file in temp_files:
        os.remove(temp_file)


if __name__ == '__main__':
    create_video_from_images(
        folder_path='/Users/xxxx/Downloads/xxx/imgs',
        is_horizontal=False,
        resolution='720p')

我们执行脚本,这里是控制台输出:

控制台输出

再来看看视频输出:

生成的视频

标准的720P H264编码,3&,21s的时长。有一张图是横屏的图,这里生成的视频中也根据高度放大进行了居中裁剪:

图片居中裁剪

整体的感觉还不错,特此写个博客分享出来。当然还有很多的优化点:

优化项

其实做的还是相当的粗糙,但是基本上还是省事儿了。考虑到的优化点有:

  1. 指定背景音乐并实现照片卡点
  2. 加上随机的特效切换

咳,目前想到的就这么多。作为工具,我觉得越简单越好,需要效率和我开发时间的权衡。

与shigen一起,每天不一样!

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:http://www.coloradmin.cn/o/2217168.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SketchUp Pro 2024 for Mac 3D建模 草图设计大师软件安装【保姆级教程,简单小白轻松上手】

Mac分享吧 文章目录 SketchUp Pro 3D建模 草图设计大师软件 安装完成&#xff0c;软件打开效果一、Mac中安装SketchUp Pro 3D建模 草图设计大师软件——v241️⃣&#xff1a;下载软件2️⃣&#xff1a;安装软件&#xff0c;将安装包从左侧拖入右侧文件夹中3️⃣&#xff1a;应…

【数据结构】7道经典链表面试题

目录 1.返回倒数第K个节点【链接】 代码实现 2.链表的回文结构【链接】 代码实现 3.相交链表【链接】 代码实现 4.判断链表中是否有环【链接】 代码实现 常见问题解析 5.寻找环的入口点【链接】 代码实现1 代码实现2 6.随机链表的复制【链接】 代码实现 7.顺序…

DS堆的特性和实现(9)

文章目录 前言一、堆的概念和结构二、堆的调整算法向下调整算法向上调整算法两种算法建堆的时间复杂度 三、堆的实现结构体定义初始化和销毁堆的插入堆的删除挪移数据覆盖删除首尾交换再删除 获取堆顶元素获取有效数据个数判断是否为空 总结 前言 继续&#xff0c;本篇较难   …

我的创作纪念日-365天的感悟

时光荏苒&#xff0c;岁月如梭。转眼间&#xff0c;自己在CSDN注册已经整整15个年头了。回想起当初&#xff0c;还是个满怀憧憬、对未来充满无限好奇的学生哥。如今&#xff0c;虽然身份和角色发生了诸多变化&#xff0c;但CSDN始终陪伴着我&#xff0c;见证了我的成长与蜕变。…

JavaWeb环境下的Spring Boot在线考试系统开发

1系统概述 1.1 研究背景 随着计算机技术的发展以及计算机网络的逐渐普及&#xff0c;互联网成为人们查找信息的重要场所&#xff0c;二十一世纪是信息的时代&#xff0c;所以信息的管理显得特别重要。因此&#xff0c;使用计算机来管理基于JavaWeb技术的在线考试系统设计与实现…

深入探讨C++多线程性能优化

深入探讨C多线程性能优化 在现代软件开发中&#xff0c;多线程编程已成为提升应用程序性能和响应速度的关键技术之一。尤其在C领域&#xff0c;多线程编程不仅能充分利用多核处理器的优势&#xff0c;还能显著提高计算密集型任务的效率。然而&#xff0c;多线程编程也带来了诸…

OpenAI的新功能Canvas,效果还不错

时隔两年&#xff0c;ChatGPT终迎来界面全新升级&#xff01; 这一次&#xff0c;OpenAI官宣推出类似 Anthropic 的 Artifacts 的界面交互功能 canvas&#xff0c;并称这是一种使用 ChatGPT 写作和编程的新方式。不论是写作&#xff0c;还是编码&#xff0c;都可以开启全新的交…

什么!我上传的文件不见了?

什么&#xff01;我上传的文件不见了? 前言&#xff1a; 最近在实现一个文件上传功能时使用了异步处理&#xff0c;但是在异步处理文件时&#xff0c;却提示NoSuchFileException错误。简化代码如下&#xff1a; PostMapping("/upload")void testFileUpload(Reques…

Flume抽取数据(包含自定义拦截器和时间戳拦截器)

flume参考网址&#xff1a;Flume 1.9用户手册中文版 — 可能是目前翻译最完整的版本了https://flume.liyifeng.org/?flagfromDoc#要求&#xff1a; 使用Flume将日志抽取到hdfs上&#xff1a;通过java代码编写一个拦截器&#xff0c;将日志中不是json数据的数据过滤掉&#xf…

学习文档10/16

MySQL 字符集&#xff1a; MySQL 支持很多种字符集的方式&#xff0c;比如 GB2312、GBK、BIG5、多种 Unicode 字符集&#xff08;UTF-8 编码、UTF-16 编码、UCS-2 编码、UTF-32 编码等等&#xff09;。 查看支持的字符集 你可以通过 SHOW CHARSET 命令来查看&#xff0c;支持…

一次性理清Environment体系

在Spring中&#xff0c;我们可以通过配置文件等方式去进行一些属性值的配置&#xff0c;比如通过Value注解去获取到对应的属性值&#xff0c;又或者说是想在程序运行时获取系统环境变量&#xff0c;类似的这些操作其实都是去获取一些配置数据&#xff0c;所以在Spring中对这些数…

C++ | Leetcode C++题解之第486题预测赢家

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution { public:bool PredictTheWinner(vector<int>& nums) {int length nums.size();auto dp vector<int>(length);for (int i 0; i < length; i) {dp[i] nums[i];}for (int i length - 2; i > 0; i-…

基于SpringBoot+Vue+uniapp的在线招聘平台的详细设计和实现

详细视频演示 请联系我获取更详细的演示视频 项目运行截图 技术框架 后端采用SpringBoot框架 Spring Boot 是一个用于快速开发基于 Spring 框架的应用程序的开源框架。它采用约定大于配置的理念&#xff0c;提供了一套默认的配置&#xff0c;让开发者可以更专注于业务逻辑而不…

喜报丨财富通科技荣获ISO9001、ISO27001及ISO20000三项国际认证

近日&#xff0c;财富通科技成功通过ISO9001、ISO27001及ISO20000三项国际标准认证。这标志着公司在质量管理体系、信息安全管理体系以及信息技术服务管理体系建设方面达到了国际认可的标准。 ISO9001认证表明财富通科技在软件开发、技术服务和项目管理等方面建立了一套完善的…

带你学习如何编写一篇API详设文档以及给新人提点建议

文章目录 前言先认清一个问题详设文档如何写先看文档脉络详设文档分析需求背景方案概述API定义安全设计性能设计缓存与数据库 总结 前言 这篇文章带读者了解软件开发项目中一个需求的开发详设文档主要包括哪些内容&#xff0c;其中重点会给读者分析API设计的规范&#xff0c;相…

推荐算法的学习

文章目录 前言1、模型1.1 从本领域模型的发展历史中学习1.1.1 在历史中总结发展规律和趋势1.1.2 发现模型之间的共性&#xff0c;方便记忆 1.2 从其他领域的发展中学习1.2.1 注意力机制1.2.2 残差网络 1.3 实践该怎么办&#xff1f; 2、 特征2.1 数据源的选择与建立2.2 特征构造…

react18中实现简易增删改查useReducer搭配useContext的高级用法

useReducer和useContext前面有单独介绍过&#xff0c;上手不难&#xff0c;现在我们把这两个api结合起来使用&#xff0c;该怎么用&#xff1f;还是结合之前的简易增删改查的demo&#xff0c;熟悉vue的应该可以看出&#xff0c;useReducer类似于vuex&#xff0c;useContext类似…

AirServer2024你的手机投屏神器,轻松实现多屏互动!

&#x1f4a1;**开篇点题**&#x1f4a1; 说起现代科技的魔力&#xff0c;小伙伴们是否还记得那个让你在公司会议、家庭影院乃至游戏战场上都能大显身手的神奇软件——AirServer&#xff1f;没错&#xff0c;就是那个让你手机秒变超级大屏的投屏神器&#xff01;今天我要和大家…

WebGIS开发系列教程

WebGIS开发-00保姆级、零基础入门教程 WebGIS开发-01开发环境搭建 WebGIS开发-02vite搭建htmlcssjs开发框架 WebGIS开发-03在框架中引入地图 WebGIS开发-04.搭建Vue3jsscss框架开启编程之旅 B Zhan持续更新中....

机器学习数据标准化与归一化:提升模型精度的关键

&#x1f4d8;数据标准化与归一化&#xff1a;提升模型精度的关键 机器学习中的数据处理环节至关重要&#xff0c;其中&#xff0c;数据标准化与归一化是提高模型性能的关键步骤之一。数据的特征尺度往往不一致&#xff0c;直接影响模型的训练效果&#xff0c;因此对数据进行处…