RealBasicVSR高清处理视频

autodl做了镜像:高清RealBasicVSR
首先在剪映将视频剪好导出,最多是720像素的,不然后面超分的时候会爆显存。剪映视频也最好是双数帧数结尾的,不然超分的时候单数图片会报错->RuntimeError: non-empty 3D or 4D input tensor expected but got ndim: 4
首先使用脚本把视频分割成图片
python 复制代码
import cv2
import os

# 视频文件所在目录
video_directory = r'D:\hc\dongtaibizhi\test'
# 获取目录中所有的mp4文件
video_files = [f for f in os.listdir(video_directory) if f.endswith('.mp4')]

for video_file in video_files:
    video_path = os.path.join(video_directory, video_file)

    # 创建以视频名命名的文件夹来保存图片
    output_folder = os.path.join(video_directory, os.path.splitext(video_file)[0])
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

    # 打开视频文件
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 获取视频的原始帧率
    original_fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

    # 计算每秒需要提取的帧数
    frames_per_second = 30

    # 计算跳帧间隔
    frame_skip = max(1, original_fps // frames_per_second)

    # 初始化帧计数器
    frame_count = 0

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        if frame_count % frame_skip == 0:
        # 保存图片
            image_filename = os.path.join(output_folder, f'frame_{frame_count:04d}.jpg')
            cv2.imwrite(image_filename, frame)

        frame_count += 1

    # 释放视频对象
    cap.release()
    print(f'已成功保存 {video_file} 的图片到 {output_folder}')
比如说现在图片集都放在ss3720这个文件夹里,那么运行命令进行图片高清化
python 复制代码
python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/ss3720 results/ss3720  --max_seq_len=2
超分后使用~/RealBasicVSR-master/results,下的脚本进行图片合成视频(要改脚本里的文件路径)
python 复制代码
python image2video.py
参考网址:https://blog.csdn.net/zhiweihongyan1/article/details/124645615
相关推荐
小玮看世界7 小时前
从“画图”到“Mermaid”:AI语义理解与架构绘制的演进之路
人工智能·深度学习·计算机视觉
show43311 小时前
2026微信小程序视频转文字多语种识别引擎技术选型:22种方言25种外语挑战
微信小程序·小程序·音视频
诺....13 小时前
mkv转mp4并将字幕和音频烧进去
音视频
OH_TPC13 小时前
HarmonyOS APP开发---“股动力“实时行情App,需要用到这个库
华为·音视频·harmonyos·鸿蒙
碧海银沙音频科技研究院15 小时前
ONNX 的全称Open Neural Network Exchange(开放神经网络交换格式)
人工智能·音视频·语音识别
IT小白杨16 小时前
短视频多账号运营环境管理指南:指纹浏览器与云手机技术解析
大数据·经验分享·web安全·智能手机·音视频·指纹浏览器
人工智能研究所16 小时前
正面硬刚 Seedance 2.5, 开源视频模型:LTX-2.5 用 6.8 秒生成 10 秒视频
人工智能·开源·音视频·文生视频·seedance·ltx-2.5
乐橙开放平台16 小时前
物业 SaaS 笔记:子账号 Policy 按通道隔离,At_ 管控面 / St_ 数据面治理 accessToken
后端·物联网·音视频
Golden小狗种自己的花[哇]17 小时前
书接上回(二)
计算机视觉
西柚研究生12345618 小时前
论文分析16:多尺度特征增强与动态采样的轻量化目标检测
人工智能·计算机视觉·目标跟踪