【转】视频分割

基于ffmpeg的GIF制作工具 ffmpeg简介FFmpeg即是一块音视频编解码工具,同时也是一组音视频编解码开发套件,为开发者提供了丰富的音视频处理调用接口。FFmpeg中的"FF"指的是"Fast Forward",mpeg则是动态图像专家组。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。FFmpeg由以下几部分组成:ffmpeg 视频文件转换命令行工具,也支持经过实时电视卡抓取和编码成视频文件ffserver 基于 HTTP、RTSP 用于实时广播的多媒体服务器.也支持时间平移。 阅读详情

ffmpeg可以说是一个比较全能的编码器,在ffmpeg命令详解中我列出了所有ffmpeg的命令,但我在分割视频的时候视频被他重新编码了,明明是copy却变成了encode。

我使用的命令是这样的:

1
ffmpeg -vcodec copy -acodec copy -ss 01:00:00 -t 00:00:30 -i input_file_h264.mp4 output_file.mp4

本来只是想分割出一段视频的,但却把分离出来的视频重新编码了,画质也变得惨不忍睹。网上很多人说是ffmpeg版本的问题,之后我换了比较老的版本,用相同的命令,神奇了,成功分割出了视频。难道新版的就不能做分割操作了?

用了一段时间mod过的版本还是觉得不爽,于是查了一些国外资料后发现了问题所在。

在ffmpeg的手册中对于codec是这样写的:

‘-c[:stream_specifier] codec (input/output,per-stream)’
‘-codec[:stream_specifier] codec (input/output,per-stream)’
Select an encoder (when used before an output file) or a decoder (when used before an input file) for one or more streams. codec is the name of a decoder/encoder or a special value copy (output only) to indicate that the stream is not to be re-encoded.

意思就是如果把-codec放到输出文件的前面就当做编码器(encoder),在输入文件前面就当做解码器(decoder)。再看看我用的命令,-codec是在最前面的,也就是在输入文件的前面,copy被当做了解码器,这也是很多人遇到 Unknown decoder ‘copy’ 的原因。copy是一种特殊的编码器,因此-codec必须放在输出文件的前面。

还有就是关于-s选项的解释:

‘-ss position (input/output)’
When used as an input option (before -i), seeks in this input file to position. When used as an output option (before an output filename), decodes but discards input until the timestamps reach position. This is slower, but more accurate.

position may be either in seconds or in hh:mm:ss[.xxx] form.

意思就是如果要把-ss作为输入选项的话要放在-i之前,当做输出选项的话放在输出文件之前。我们这是要截取一段视频,应该当做输入选项,所以-ss要在-i之前才有效,不然会花费很长一段时间来寻找-ss。

最后分割视频的命令就变成了:

1
ffmpeg -ss 01:00:00 -i input_file_h264.mp4 -vcodec copy -acodec copy -t 00:06:00 output_file.mp4

果然,用最新版的ffmpeg也能成功分割。从上面我们可以发现一些选项的顺序是非常重要的,错误的顺序有时会造成截然不同的结果,不止ffmpeg,x264、mencoder等这些编码器也是如此。

作者: wuyuan
本文来自 Wuyuan's Blog 转载请注明,谢谢!
文章地址: http://wuyuans.com/2012/04/ffmpeg-split/
130基于PSPnet语义分割算法的道路裂缝检测 运行01json转mask格式.py能将labelme打标签好的json格式文件变成mask图,并划分训练集和验证集,如果数据集本身是mask的可直接训练。运行02train.py会对训练集和验证集的数据进行读取,训练模型,训练好的模型保存在本地。运行03pyqt.py可以选择自己感兴趣的图片进行识别,通过调用上一步训练好的模型识别图片中的道路裂缝了。代码整体是非常简便的,主要是dataset数据集文件夹和3个py文件。 阅读详情

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