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
.道阻且长.2 分钟前
AI 按数据模态分类:计算机视觉、NLP、语音处理,一篇理清
人工智能·计算机视觉·分类
末世灯光8 小时前
ICML 2026|AURA:用视觉原型理解情感,而不只是预测标签
计算机视觉·情感识别·情感计算
一条破秋裤1 天前
【V4L2采集视频】
音视频
LongRunning1 天前
【Linux】RK3568-OpenCV+YOLO(八)
linux·opencv·yolo
疯华整猫2 天前
混淆起初根本不是为了防破解:我用 Trae 把 Android 混淆这二十来年重跑了一遍
android·人工智能·计算机视觉
迪菲赫尔曼2 天前
【基础篇 26】第一次在服务器完成训练:准备数据、断线继续、检查成果与备份
运维·服务器·人工智能·机器学习·计算机视觉
橙橙笔记2 天前
QT的学习第四部分
linux·qt·学习·音视频
硅谷秋水2 天前
RoboAtom:机器人学习的大规模原子-动作监督
人工智能·机器学习·计算机视觉·机器人
陈嘿萌2 天前
TIP 2026 | 不再混成一张! RealFusion从模态不变性重想图像融合
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·学术研究与理论基础
AI视频工具指南2 天前
用 AI 能做哪些视频?按想交付的作品选做法
人工智能·aigc·音视频