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
Microvision维视智造6 小时前
10ppm是什么概念?锂电生产管控国标给AI视觉下了硬指标
人工智能·计算机视觉·视觉检测·机器视觉
byte轻骑兵11 小时前
【AVDTP】规范精讲[6]: 打通全流程,蓝牙音频连接背后的12步信令博弈
人工智能·音视频·avrcp·蓝牙耳机·蓝牙车机
qq36219670511 小时前
# 视频转文字准确率如何提升?影响识别质量的 6 个关键因素与优化技巧
音视频
不爱记笔记11 小时前
音视频转笔记工具横评2026,通义听悟、Ai好记、NotebookLM 实测对比
人工智能·笔记·ai·音视频·飞书·obsidian
中微极客12 小时前
Seedance 2.5深度解析:字节跳动30秒4K视频生成模型架构与API实战
音视频
爱吃程序猿的喵12 小时前
LingBot-Map 复现与原理剖析:基于 Geometric Context Transformer 的流式 3D 重建
人工智能·python·深度学习·计算机视觉·3d·transformer
SimpleLearingAI12 小时前
生成图像/视频质量评估
音视频·多模态大模型
hz5678913 小时前
音视频技术SDK选型指南:企业实时互动场景的关键能力解析
网络·云计算·音视频·实时音视频·信息与通信
paokuflying13 小时前
ffmpeg提取视频中的音频
ffmpeg·音视频
ViperL113 小时前
[智能算法]NASSFG-显著特征指导的医学目标检测NAS
人工智能·目标检测·计算机视觉