[PYTHON] Codefragmente, die häufig bei der Verarbeitung von Videos mit Google Colaboratory verwendet werden

Mounten Sie Google Drive

gdrive_path = "/content/gdrive" #Berittener Weg

from google.colab import drive
drive.mount(gdrive_path)

Wiederholung

Schleife einen beliebigen Bereich in einem beliebigen Intervall

for a in range(0, 1280, 10):
  print(a)

Listen Sie Bilddateien in einem bestimmten Verzeichnis auf

import glob
files = glob.glob("/content/gdrive/My Drive/ColabExp/*.png ") #Nur Dateien mit der Erweiterung png
files.sort() #Sortieren Sie die gefundenen Dateien

Erstellen Sie ein temporäres Verzeichnis und arbeiten Sie

import tempfile
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
  #Schreiben Sie die Datei in tmpdir

Oder

import tempfile
tmpdir = tempfile.TemporaryDirectory().name

Rufen Sie den Dateinamen aus dem Dateipfad ab

import os
os.path.basename(files[i])

Zeigen Sie den Fortschritt der Verarbeitung an

from tqdm import tqdm
for i, file in enumerate(tqdm(src_files)):
  #wird bearbeitet

Bildverarbeitung

Machen Sie eine Leinwand mit PIL

from PIL import Image
img = Image.new('RGB', (1280, 720), (255, 255, 255)) # 1280 x 720px

Zeichne eine Figur mit PIL

from PIL import ImageDraw

draw = ImageDraw.Draw(img)

draw.rectangle(((x0, y0), (x1, y1)), fill=(255, 0, 0)) #Quadrat

Speichern Sie Bilder mit OpenCV

import cv2
cv2.imwrite(save_path, image)

Speichern Sie Bilder mit PIL / Kissen

img.save(path)

Machen Sie eine Reihe von Bildern zu einem Video

!ffmpeg -framerate 30 -i "$dst_img_dir/%06d.png " -vcodec h264 -pix_fmt yuv420p -vf "scale=trunc(iw/2)*2:trunc(ih/2)*2" "$dst_mov_dir/out.mp4"

CSV

CSV aus Datei lesen (DataFrame)

df = pd.read_csv(filepath)

CSV (DataFrame) einbetten und lesen

CSV_DATA = StringIO("""x,y
10.0, 20.0
15.0, 30.0
20.0, 45.0
35.0, 80.0
""")

df = pd.read_csv(CSV_DATA, sep=",")

Speichern Sie den Inhalt des DataFrame in einer CSV-Datei

df.to_csv("out.csv")

Tageszeiten

Zeitstempel der aktuellen Zeit in Sekunden

from datetime import datetime
now_ts = int(datetime.now().timestamp())