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如何使用Python解决视频剪辑重复性工作问题

发布时间:2021-12-21 10:46:16 来源:亿速云 阅读:224 作者:小新 栏目:开发技术

小编给大家分享一下如何使用Python解决视频剪辑重复性工作问题,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!

01 安装

对视频进行批量剪辑,需要三个库,分别是Moviepy库和Pathlib库,还有Tkinter库。

首先我们对这两个库进行安装,命令如下:

pip install moviepy
pip install pathlib

02 剪辑

上面我们已经安装好所需要的库了,现在开始来对视频进行剪辑操作。

视频剪辑:

Moviepy库有一个VideoFileClip函数,将视频传入这个函数后,会返回一个VideoFileClip实例对象,该对象可以被subclip()进行剪辑,

代码如下:

from moviepy.editor import *
clip = VideoFileClip('1.mp4').subclip(2,4)
# 将剪出的视频进行存储
clip.write_videofile('2.mp4')

视频合并:

第一步跟视频剪辑一样,需要将合并的视频传入VideoFileClip函数,使其成为一个VideoFileClip实例对象。然后调用Concatenate_videoclips函数,将所有VideoFileClip实例对象的视频进行合并,最后进行保存。

代码如下:

from moviepy.editor import VideoFileClip,concatenate_videoclips
clip_1 = VideoFileClip('1.mp4')
clip_2 = VideoFileClip('2.mp4')
file = concatenate_videoclips([clip_1,clip_2])
file.write_videofile('3.mp4')

视频转化为gif:

将视频转化成gif非常简单,当视频经过VideoFileClip函数处理成为VideoFileClip实例对象后,即可直接保存为gif格式。

代码如下:

from moviepy.editor import *
file = VideoFileClip(k)
file.write_gif(f'{name}.gif')

批量:

上面只是对单个视频,或者个别文件夹的视频进行操作,但是我们想要的是批量进行剪辑、合并和转化。这里,Pathlib库给我们提供了两个PathPurePath函数,可以很方便的找到电脑中mp4文件,

代码如下:

files = []
p = Path(src_path)
for x in p.iterdir():
if PurePath(x).match('*.mp4'):
files.append(x)

之后和上面的代码进行合并,即可实现批量获取的功能 。

GUI界面:

程序的功能已经全部实现了,我们现在需要对该程序进行界面设计,这里我们使用的Tkinter库来进行界面设计,

代码如下:

# 创建窗口
root = tk.Tk()
# 标题
root.title('视频剪辑')
# 窗口大小
root.geometry('450x200')
# 窗口的初始位置
root.geometry('+400+200')
# 标签的控件
label_1 = tk.Label(root, text='输入文件地址', font=(r'苏新诗柳楷简.ttf', 16), fg='black')
label_1.grid()
label_2 = tk.Label(root, text='输入剪辑时间', font=(r'苏新诗柳楷简.ttf', 16), fg='black')
label_2.grid()
# 输入框
enter_1 = tk.Entry(root, font=(r'苏新诗柳楷简.ttf', 16))
enter_2 = tk.Entry(root, font=(r'苏新诗柳楷简.ttf', 16))
# 设置输入框的位置
enter_1.grid(row=0, column=1)
enter_2.grid(row=1, column=1)
# 按钮
button = tk.Button(root, text='开始', font=(r'苏新诗柳楷简.ttf', 16), command=jianjivideo)
# 设置按钮的位置
button.grid(row=1, column=2)
# 显示窗口
root.mainloop()

看完了这篇文章,相信你对“如何使用Python解决视频剪辑重复性工作问题”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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