调整视频帧率、分辨率

v1.0
问题：人脸检测太灵敏了，导致当画面中出现多个人脸时，画面反复跳各个人脸，闪动严重

import cv2
import os
from tqdm import tqdm  # 进度条
import subprocess# 加载人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')def contains_face(frame):gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)return len(faces) > 0def crop_center(frame, crop_width, crop_height):height, width = frame.shape[:2]start_x = width//2 - crop_width//2start_y = height//2 - crop_height//2return frame[start_y:start_y+crop_height, start_x:start_x+crop_width]def extract_audio(input_path, audio_path):subprocess.run(['ffmpeg', '-y', '-i', input_path, '-vn', '-acodec', 'copy', audio_path])def merge_video_audio(video_path, audio_path, output_path):subprocess.run(['ffmpeg', '-y', '-i', video_path, '-i', audio_path, '-c:v', 'copy', '-c:a', 'aac', '-map', '0:v:0', '-map', '1:a:0', output_path])def process_video(path, out_path, fps=25):print(f'[INFO] ===== process video from {path} to {out_path} =====')# 创建VideoCapture对象cap = cv2.VideoCapture(path)# 检查是否成功打开视频if not cap.isOpened():print("Error opening video file")returnframe_rate = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))  # 获取视频的总帧数frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))  # 获取视频的宽度frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))  # 获取视频的高度print("原视频帧率=", frame_rate, "fps")print("原视频帧数=", total_frames)print("原视频尺寸=", frame_width, "x", frame_height)if frame_rate != fps:cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, fps)frame_rate = fps# 创建VideoWriter对象fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') out = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, (512, 512))frame_count = 0# 创建一个tqdm进度条pbar = tqdm(total=total_frames, ncols=70, unit='frame')while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if ret:if contains_face(frame) and frame_count % (frame_rate // fps) == 0:frame = crop_center(frame, 512, 512)out.write(frame)frame_count += 1pbar.update(1)  # 更新进度条else:breakpbar.close()  # 关闭进度条cap.release()out.release()
# 你的代码中存在一些可能影响最终视频与音频同步的潜在问题：# 当你使用cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, fps)尝试改变视频的帧率，这实际上并不会改变视频的内部帧率属性。CAP_PROP_FPS是一个读取属性，而不是写入属性。因此，你不能依靠这种方法来更改视频的帧率。
# 当你基于frame_rate // fps的模运算来决定是否抽取帧时，这假定了frame_rate可以被fps整除。如果frame_rate和fps不是整数倍的关系，那么视频的总时长可能会与原视频不完全匹配，这可能导致音频和视频的轻微不同步。
# 为了避免这些问题，你应该：# 不尝试设置CAP_PROP_FPS，而是通过抽取帧来实现目标帧率。
# 计算每个帧应该抽取的时间戳，确保与原始视频的帧持续时间一致。
# def process_video(path, out_path, target_fps=25):
#     print(f'[INFO] ===== process video from {path} to {out_path} =====')#     # 创建VideoCapture对象
#     cap = cv2.VideoCapture(path)#     # 检查是否成功打开视频
#     if not cap.isOpened():
#         print("Error opening video file")
#         return#     original_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
#     total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
#     frame_duration = 1 / original_fps  # 原始视频每帧的持续时间#     # 创建VideoWriter对象
#     fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') 
#     out = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, target_fps, (512, 512))#     frame_count = 0
#     target_frame_time = 0  # 目标帧的累积时间#     # 创建一个tqdm进度条
#     pbar = tqdm(total=total_frames, ncols=70, unit='frame')#     while cap.isOpened():
#         ret, frame = cap.read()
#         if ret:
#             current_time = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC) / 1000  # 当前帧的时间戳（秒）#             # 如果当前时间等于或超过目标帧时间，则写入帧
#             if current_time >= target_frame_time:
#                 if contains_face(frame):
#                     frame = crop_center(frame, 512, 512)
#                     out.write(frame)
#                 target_frame_time += frame_duration * (original_fps / target_fps)  # 下一帧的目标时间#             frame_count += 1
#             pbar.update(1)  # 更新进度条
#         else:
#             break#     pbar.close()  # 关闭进度条#     cap.release()
#     out.release()print(f'[INFO] ===== processed video =====')# 打开处理后的视频，获取总帧数、帧率和视频尺寸cap_out = cv2.VideoCapture(out_path)total_frames_out = int(cap_out.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))frame_rate_out = cap_out.get(cv2.CAP_PROP_FPS)frame_width = int(cap_out.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))frame_height = int(cap_out.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))print(f'处理后的视频帧率： {frame_rate_out} fps')print(f'处理后的视频帧数： {total_frames_out}')print(f'处理后的视频尺寸： {frame_width}x{frame_height}')cap_out.release()def process_video_with_audio(input_path, output_path):audio_path = output_path.replace('.mp4', '_audio.aac')output_with_audio_path = output_path.replace('.mp4', '_with_audio.mp4')extract_audio(input_path, audio_path)process_video(input_path, output_path)merge_video_audio(output_path, audio_path, output_with_audio_path)# 删除临时文件os.remove(output_path)os.remove(audio_path)return output_with_audio_pathif __name__ == "__main__":for i in tqdm(range(1, 75), desc="Processing videos"):input_path = f"data/{i}/{i}.mp4"output_path = f"data/{i}/{i}_fc.mp4"if not os.path.isfile(input_path):print(f"文件 {input_path} 不存在.")continuefinal_output_path = process_video_with_audio(input_path, output_path)print(f"处理后的视频已保存至 {final_output_path}")

通过调整帧率和裁剪视频来处理视频，同时保留音频并保持音频和视频的同步。为了确保音频和视频的同步，关键点在于保持视频帧的持续时间和原始视频一致。当减少帧率时，重要的是要确保抽取的帧在时间上均匀分布，这样每个帧代表的时间间隔与原始视频相同，从而保持音频的同步。

在代码中，通过以下方式实现了这一点：

使用cv2.CAP_PROP_FPS属性读取原始视频的帧率。 设置目标帧率fps（例如25fps）。 在循环中，只写入那些在时间上符合目标帧率的帧。你通过frame_count % (frame_rate // fps) == 0这一条件实现，这确保了只有在正确的时间间隔下才抽取一帧。 然而，你的代码中存在一些可能影响最终视频与音频同步的潜在问题：

当使用cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, fps)尝试改变视频的帧率，这实际上并不会改变视频的内部帧率属性。CAP_PROP_FPS是一个读取属性，而不是写入属性。因此，你不能依靠这种方法来更改视频的帧率。 当你基于frame_rate // fps的模运算来决定是否抽取帧时，这假定了frame_rate可以被fps整除。如果frame_rate和fps不是整数倍的关系，那么视频的总时长可能会与原视频不完全匹配，这可能导致音频和视频的轻微不同步。 为了避免这些问题，你应该：

不尝试设置CAP_PROP_FPS，而是通过抽取帧来实现目标帧率。 计算每个帧应该抽取的时间戳，确保与原始视频的帧持续时间一致。

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