前言
这不是学姐生日快到了，于是我学了一手Python~
来把学姐的照片生成为视频，到时候给她一个惊喜！
好了先不说了，下面分享一下用python代码
实现多张图片合成MP4视频为实例，做下详细代码讲解。
一、需要调入的模块
1. imageio模块
Python模块imageio是一个用于读取和写入图像及视频数据的库。
它支持多种格式，并且可以使用NumPy数组进行操作。
2、Image 模块
PIL 是 Python 中常用的图像处理库，Image 模块是其中的一个重要模块，
它提供了各种图像操作和处理的函数。
二、实现合并多张图片转成 mp4 视频
使用 Python 中的画图库 PIL（Python Imaging Library）或者 OpenCV 读取每一张图片。
使用第三方库 imageio 将多张图片合并成一个视频文件。
配置生成视频文件的视频帧数、视频尺寸和视频播放速度等参数。
以下是一个简单的示例代码:
导入模块
import os
import imageio
from PIL import Image
设置生成的视频文件名和路径
filename = 'output.mp4'
filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
读取所有 PNG 图片
images = []
for file_name in sorted(os.listdir()):
if file_name.endswith('.png'):
images.append(Image.open(file_name))
将图片转换为视频
fps = 30 # 每秒钟30帧
with imageio.get_writer(filepath, fps=fps) as video:
for image in images:
frame = image.convert('RGB')
video.append_data(frame)
实现原理：
读取所有需要合并的图片文件，将它们存储到一个列表中。
然后使用 imageio 库的 get_writer() 函数创建一个视频写入器对象，并设置视频的播放速度（fps）。
之后在循环过程中，读取列表中的每一张图片，在将其转换为带有 RGB 颜色模式的格式后添加到视频帧中。
最终输出一个合并了所有目标图片的视频文件。
三、优化改进一下
将程序并行化进行处理，加快处理多张图片的速度。
注：以下方法可能并非最优方法
import os
import concurrent.futures
import imageio
from PIL import Image
设置生成的视频文件名和路径
filename = "output.mp4"
filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
def process_image(file_name):
if file_name.endswith(".png"):
image = Image.open(file_name)
return image.convert("RGB")
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
寻找所有 png 文件
image_files = [file for file in os.listdir() if file.endswith(".png")]
利用线程池并行处理图像
images = list(executor.map(process_image, image_files))
将图片转换为视频文件
fps = 30 # 每秒钟30帧
with imageio.get_writer(filepath, fps=fps) as video:
for image in images:
video.append_data(image)
这里使用 concurrent.futures 库中的 ThreadPoolExecutor 对象进行并行处理。
首先在主线程中寻找读取当前工作目录下的所有需要合并的 PNG 图片，创建任务列表。
然后将任务提交给线程池中并保证能够快速、异步地处理目标文件。
在处理完所有 PNG 图片之后，将其存储到一个 images 中的列表中并最后转换成视频。
尾语
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦 🛬
希望本篇文章有对你带来帮助 🎉，有学习到一点知识~
躲起来的星星🍥也在努力发光，你也要努力加油（让我们一起努力叭）。
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