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使用Python批量截取视频中的特定帧并调整图片大小

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简介:
本教程详细介绍如何利用Python编程语言及OpenCV库高效地从大量视频文件中提取指定时间点的画面,并对获取到的照片进行尺寸调节。 用Python tkinter开发的一个可以批量截取MP4视频的小工具,有界面可以直接操作(需要Python环境)。

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客服
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  • 使Python
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python编程语言及OpenCV库高效地从大量视频文件中提取指定时间点的画面,并对获取到的照片进行尺寸调节。 用Python tkinter开发的一个可以批量截取MP4视频的小工具,有界面可以直接操作(需要Python环境)。
  • 使MATLAB按保存
    优质
    本教程详细介绍了如何利用MATLAB软件按指定帧数精确截取视频中的图像,并将这些图像保存为单独文件的过程与技巧。 利用MATLAB进行视频中的图片按帧数截取并保存,其中包括路径设置,也可以对其进行修改。本人主要使用此代码来为卷积神经网络的训练集图像进行截取。
  • Python使ffmpeg提方法
    优质
    本文介绍了如何运用Python编程语言结合FFmpeg工具,高效地从视频文件中抽取指定时间点的画面帧,适用于需要进行图像处理或数据分析的研究人员和开发人员。 环境准备: 1. 安装 FFmpeg 音/视频工具(参考简易安装文档)。 2. 使用 pip3 命令安装 ffmpeg-python:`pip3 install ffmpeg-python` 3. 可选,使用 pip3 命令安装 opencv-python:`pip3 install opencv-python` 4. 可选,使用 pip3 命令安装 numpy:`pip3 install numpy` 视频帧提取准备: 1. 准备抖音或其他来源的视频素材。 2. 使用以下代码基于视频帧数提取任意一帧: - 导入所需库:ffmpeg、numpy 和 cv2 - 定义函数并使用 sys 和 random 库进行必要操作。
  • 软件
    优质
    这是一款高效的批量截取视频中所需图片的工具软件。用户可以轻松地从多个视频文件中快速、准确地提取出一系列关键帧或特定时间点的画面作为静态图像保存,极大地方便了内容创作者和视频编辑人员的工作流程。 支持对多个视频文件进行批量截图,并允许自定义每个视频生成的截图数量。可以从文件夹或列表文件内读取需要处理的视频文件。
  • 序列重新合成
    优质
    本项目致力于开发一种创新技术,能够精准地从视频中提取关键帧序列,并利用这些帧高效地重构和优化视频内容,以实现更高效的编辑与传输。 使用MATLAB编程来提取视频中的指定帧序列,并将这些帧重新合成一个新视频。
  • 使Java和FFmpeg
    优质
    本教程介绍如何利用Java结合FFmpeg库从视频文件中抽取指定帧作为图片,并提供了详细的代码示例与步骤说明。 该工具能够实现视频截图、视频剪辑及视频转换功能,支持广泛的编码格式且速度非常快,适用于Windows和Linux平台。
  • 易语言-使易语言
    优质
    本教程详细介绍了如何利用易语言编写程序来实现批量调整图片尺寸的功能,适合需要处理大量图片但又希望减少手动操作时间的用户。 该易语言源码实现了图片大小的修改。
  • 保存
    优质
    本项目介绍如何通过编程技术从视频文件中逐帧提取图像,并保存每一帧为单独的图片文件。 提取视频中的每一帧图片并进行保存。可以选择要保存的帧数以及文件夹位置。
  • Python及保存至指路径方法
    优质
    本教程介绍如何使用Python编程语言批量调整图片尺寸,并将处理后的图片保存到指定文件夹。通过示例代码帮助用户掌握PIL库的应用技巧。 ```python import os from PIL import Image filename = os.listdir(rD:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train) base_dir = rD:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train new_dir = rD:\\Work\\process\\样本处理\\polyu size_m = 128 size_n = 128 for img in filename: image = Image.open(os.path.join(base_dir, img)) ```
  • Python及保存至指路径方法
    优质
    本教程详细介绍使用Python编程语言如何批量调整图片尺寸,并将处理后的图像保存到预设的目标文件夹中。 今天分享一个使用Python批量调整图片尺寸并保存至指定路径的方法,这对于需要处理大量图像文件的用户来说非常实用。希望以下内容能够为大家提供一些帮助。