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Opencv不能采用h64格式进行编码

所以如果浏览器不能显示输出视频，显示nan，可以检查下是否使用了opencv处理了视频，以及编码格式

错误显示：

修正后：

我的处理视频的函数就是踩了这个坑，好久没意识到

解决方案

moviepy介绍

在moviepy的write_videofile方法中，codec参数用于指定视频编码格式。对于视频编码，moviepy支持多种不同的编解码器，其中一些常用的编解码器包括：

• libx264：这是一个流行的H.264编码器，通常提供很好的压缩率和质量平衡。
• libx265：这是H.265编码器，它提供了比H.264更高的压缩率，但编码时间可能会更长。
• mpeg4：这是一个较老的编码器，它的压缩率不如H.264，但可能在某些设备上更兼容。
• vp8：这是一个较早的VP8编码器，通常用于WebM视频。
• vp9：这是VP8的更新版本，提供了更好的压缩率和质量。
  除了视频编码，write_videofile方法还有其他一些重要的参数，例如：
• fps：指定输出视频的帧率。
• preset：指定编码预设，这会影响编码速度和质量。例如，ultrafast、superfast、veryfast、faster、fast、medium、slow、slower、veryslow和placebo。
• bitrate：指定输出视频的比特率。
• audio_codec：指定音频编码格式。
• temp_audiofile：指定临时音频文件的路径，这在处理带有不同音频编码的视频时可能有用。
• verbose：如果设置为True，则编码过程将显示详细信息。
  请注意，并不是所有编解码器都适用于所有情况，选择哪个编解码器取决于您的具体需求，例如视频质量、文件大小和兼容性。在实际应用中，您可能需要尝试不同的编解码器和参数，以找到最适合您需求的设置。

浏览器接受的视频编码格式：

浏览器通常支持多种视频编码格式，以便能够播放不同来源和格式的视频文件。以下是一些主流浏览器支持的视频编码格式：

1. H.264/AVC：这是一种广泛使用的视频编码格式，得到了大多数现代浏览器的支持，包括Chrome、Firefox、Safari和Edge。
2. HEVC/H.265：这是一种较新的编码格式，提供了比H.264更好的压缩效率，但可能需要额外的授权费用。目前，Safari浏览器和某些版本的Chrome支持HEVC。
3. VP8：这是Google开发的一种开源视频编码格式，曾用于WebRTC和YouTube。虽然它的使用有所减少，但仍然是WebM视频容器的一部分。
4. VP9：是VP8的后续版本，提供了更好的压缩效率。它得到了Chrome和Firefox的支持。
5. AV1：是一种新的、开源的视频编码格式，由AOMedia组织开发，目标是提供比HEVC更好的压缩效率，并且免版税。目前，Chrome、Firefox和Edge都支持AV1。
6. Theora：这是一个开源的视频编码格式，但它的使用已经减少，因为VP8和AV1提供了更好的压缩率和性能。
   为了确保浏览器能够播放特定的视频格式，视频文件通常会被封装在容器格式中，如MP4、WebM或OGG。不同的浏览器可能对不同的容器格式有不同的支持程度。
   了解具体浏览器对视频编码格式的支持情况，可以参考浏览器的官方文档或通过在线资源进行查询。

采用h264编码合成视频：

使用moviepy进行合成

from moviepy.editor import ImageSequenceClip
import os

# 指定图像文件夹路径
image_folder = '/path/to/image/folder'
# 获取文件夹中的所有图像文件
image_files = [f for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))]
# 按文件名排序图像，确保它们按顺序排列
image_files.sort()
# 创建一个ImageSequenceClip对象，它将自动将图像序列转换为视频
clip = ImageSequenceClip(image_files, fps=30)
# 指定输出视频的文件名
output_video = '/path/to/output/video.mp4'
# 保存视频
clip.write_videofile(output_video, codec='libx264')
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gradio部署视频输入输出示例

import gradio as gr
import cv2

from vis import demo_gradio 
# 定义模型函数，接受MP4视频作为输入，将视频存储到本地/demo/video文件夹下，以MP4格式保存，
# 然后读取指定位置的视频并返回
def mymodel(input_video):
    print(type(input_video),input_video)
    # 可以发现这里的input_video是gradio将用户上传的视频进行读取，然后放到了一个临时文件夹中，这里的input_video是一个路径
    # 处理视频的函数，输出为路径
    output_path=demo_gradio(input_video)    
    # 读取保存的视频文件
    # 返回应当也是一个路径，output_path
    # 但要注意，由于需要在网页进行展示，所以视频编码格式应当能够被网页接受
    return output_path
    # 返回读取的视频


# 定义输入和输出界面，使用Video输入和Video输出
input_interface = gr.Video(sources=["upload", "webcam"],label="上传MP4视频或调取摄像头")
# output_interface = [gr.Image(label="输出图像",show_download_button=True) ,gr.Video(label="输出视频",show_download_button=True)]
output_interface = [gr.Video(label="输出视频",show_download_button=True),gr.Video(label="输出视频",show_download_button=True,format='mp4')]


# 设置标题和解释说明
title = "视频姿态检测模型"
description = "该模型接受MP4视频作为输入,并输出相同的视频。您可以上传自己的视频，或者使用摄像头录制。"

# 启动Gradio界面
demo=gr.Interface(mymodel, inputs=input_interface, outputs=output_interface , title=title, description=description)
demo.launch()

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Gradio视频组件使用详解

简介

Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习模型和数据的交互式界面。其视频组件gradio.Video允许用户上传、记录或显示视频。本文将详细介绍Gradio视频组件的使用方法和特性。

视频组件概述

视频组件gradio.Video可以作为输入或输出组件使用。作为输入时，它允许用户上传视频文件或从网络摄像头录制视频。作为输出时，它可以显示视频文件。为了在浏览器中播放，视频必须具有兼容的容器和编解码器组合，例如.mp4与h264编解码器，.ogg与theora编解码器，或.webm与vp9编解码器。如果输出视频在浏览器中无法播放，组件将尝试将其转换为可播放的mp4格式。

输入和输出行为

• 输入组件：上传的视频作为str文件路径或URL传递，其扩展名可以通过format参数修改。
• 输出组件：期望一个str或pathlib.Path视频文件路径，用于显示视频，或者一个元组，其中第一个元素是视频文件路径，第二个元素是可选的字幕文件路径。

初始化参数

视频组件的初始化参数包括：

• value：视频组件的默认值路径或URL。
• format：组件返回的视频格式，如’avi’或’mp4’。
• sources：允许的视频来源，如’upload’（上传）或’webcam’（网络摄像头）。
• height和width：视频显示的高度和宽度。
• label：组件的标签。
• every：如果value是可调用的，每秒运行函数的次数。
• show_label：是否显示标签。
• container：是否将组件放置在容器中。
• scale：相对于相邻组件的尺寸。
• min_width：组件的最小像素宽度。
• interactive：是否允许用户上传视频。
• visible：组件是否可见。
• elem_id和elem_classes：组件在HTML DOM中的ID和类，用于定位CSS样式。
• render：组件是否在Blocks上下文中渲染。
• mirror_webcam：网络摄像头是否镜像。
• include_audio：视频是否包含音频轨道。
• autoplay：作为输出时，视频是否自动播放。
• show_share_button和show_download_button：是否显示分享和下载按钮。
• min_length和max_length：用户上传视频的最小和最大长度。

通过Gradio视频组件，可以轻松创建包含视频上传和播放功能的交互式界面，适用于多种机器学习和数据处理场景。了解和利用这些参数，可以更好地自定义视频组件，以满足特定的需求。