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imageio get_writer参数

时间: 2023-02-14 19:33:07 浏览: 834
imageio.get_writer() 是一个函数,它用于创建一个图像序列写入器。它的参数如下: - `uri`:指定要写入的文件的路径。 - `format`:指定要使用的文件格式,比如 'gif'、'png'、'jpeg' 等。 - `mode`:指定写入器的工作模式。它可以是 'I' 表示从第一帧开始写入,也可以是 'IO' 表示在添加新帧的同时保留原来的帧。 - `fps`:指定每秒写入的帧数。 - `quality`:指定图像的质量(当文件格式是 jpeg 时有效)。 - ` macro_block_size`:指定编码器使用的帧内预测的宏块大小(当文件格式是 h264 时有效)。 - `ffmpeg_log_level`:指定 ffmpeg 的日志级别(当文件格式是 h264 或 ffmpeg 时有效)。 - `codec`:指定编码器的名称(当文件格式是 h264 或 ffmpeg 时有效)。 - `bitrate`:指定编码器使用的比特率(当文件格式是 h264 或 ffmpeg 时有效)。 - `savefig_kwargs`:一个字典,用于指定 matplotlib 函数 savefig() 的参数。 - ` plugin`:指定要使用的插件名称。
相关问题

imageio.get_writer()函数 制作MP4视频

### 使用 `imageio.get_writer()` 创建 MP4 视频 为了使用 `imageio` 库中的 `get_writer()` 方法来创建 MP4 视频,需要了解该方法的具体参数及其用途。以下是详细的参数说明以及示例代码。 #### 参数说明 - **uri**: 文件保存路径,可以是一个字符串表示的文件名或 URL 地址。 - **format**: 可选参数,默认情况下会根据 URI 自动推断格式;对于 MP4 类型应显式设置为 `'ffmpeg'` 或者其他支持此类型的插件名称[^3]。 - **mode**: 工作模式选项,通常设为 `'I'` 即可,意味着从头开始写入新的媒体流而不覆盖现有数据。 - **fps (frames per second)**: 设置输出视频的帧率,即每秒钟播放多少张静态画面组成的连续动态影像。 - **macro_block_size**: 对于某些编解码标准(如 H.264),可能涉及到宏块尺寸的选择,在实际应用中一般不需要手动调整该项除非有特殊需求. #### 示例代码 下面是一段 Python 代码片段展示如何利用上述提到的功能生成一段简单的 MP4 影片: ```python import numpy as np import imageio.v2 as imageio # 定义一些基本属性 output_file = "output.mp4" frame_rate = 20 # 帧速率设定为20 FPS duration = 5 # 总时长为五秒 num_frames = int(duration * frame_rate) # 初始化 writer 实例 with imageio.get_writer(output_file, format='FFMPEG', mode='I', fps=frame_rate) as writer: for i in range(num_frames): # 构建每一帧的内容 - 这里我们只是简单地画一个渐变颜色矩形作为例子 array = np.zeros((192, 256, 3), dtype=np.uint8) color_value = min(int(i / num_frames * 255), 255) array[:, :] = [color_value, 0, 255-color_value] # 将当前构建好的图像加入到writer当中去 writer.append_data(array) ``` 这段程序将会创建一个名为 `"output.mp4"` 的文件,并向其中依次追加由 NumPy 数组定义的画面直到达到预设的时间长度为止。注意这里选择了 FFMPEG 格式的编码方式以确保能够正确处理 MP4 输出。

with imageio.get_writer(output_path, fps=24) as writer: for img in render_animation(geometries=geometries, point_size=4): img[:h, :w, :][mask] = legend_img[mask] writer.append_data(img)这段代码作用是什么

这段代码的作用是将渲染出来的动画保存为一个视频文件,其中 fps 参数表示视频的帧率,render_animation 函数返回的是一个包含多个帧的迭代器,每一帧都是一个图像,通过循环遍历每一帧,将其中的一部分区域用 legend_img 图像覆盖,最后将每一帧添加到视频文件中。
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解释这段代码import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()

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