京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
在上一篇教程当中,我们讲了Python在图片处理当中的应用,通过调用当中的opencv的模块,那么今天小编就和大家来分享一下Python同样也可以用来制作视频,也就是调用moviepy的模块。
Moviepy是一个用于视频剪辑的Python模块,可被用来进行一些基本的视频剪辑操作,例如视频的拼接、音频视频的合成、添加一些基本的转场等操作,它可以对大多数格式的视频文件进行读取,包括MP4以及GIF。
那么我们首先通过pip命令来安装该模块,
pip install moviepy
不同版本的moviepy版本在使用上也存在着出入,这里小编使用的是1.0.1版本
在安装好了该模块之后,接下来我们来简单地制作一张视频,步骤也是非常的简单,我们读取若干张照片,将这些照片合成一条视频,并且添加上简单的转场效果。代码如下
import os from moviepy.editor import * from moviepy.video.compositing.transitions import crossfadein
filelist = os.listdir("../images/")
clips_list = [] for item in filelist: if item.endswith('.png') or item.endswith('.jpg'): # 判断图片后缀是否是.png photo_path = "./images/{}".format(item)
clips1 = ImageClip(photo_path).set_duration(0.5).fx(crossfadein, 1)
clips_list.append(clips1)
video_clip = concatenate_videoclips(clips_list, method="compose")
video_clip.write_videofile("test.mp4", fps=24, remove_temp=True)
output
那既然涉及到了转场效果的添加,这里引用的是moviepy.video.compositing.transitions当中的渐入渐出的转场效果(crossfadein/crossfadeout),从整体的代码逻辑上来看,我们在读取了图片之后,分别在后面添加上转场效果,转场的时长为0.5秒,最后我们将这些带有转场效果的图片合成一条视频并且保存到指定的路径。
经过上面的实践之后,我们合成出来的视频是没有背景音乐的,moviepy模块还能够为视频添加BGM,代码如下
videoclip = VideoFileClip("video.mp4")
audioclip = AudioFileClip("audio.mp3")
finalclip = videoclip.set_audio(audioclip)
finalclip.write_videofile("final_result.mp4", fps=60, remove_temp=True, codec="libx264")
output
小编所使用的的版本的moviepy,需要去修改源代码当中的部分代码才可以成功地在视频当中添加音频,具体的位置是在site-packagesmoviepyvideoioffmpeg_writer.py当中的第86行的-an参数去除掉
我们也可以在现有视频的基础上进二创,例如对视频进行缩放、翻转等等。例如对视频进行垂直或者是水平方向上的翻转,代码如下
clip1 = VideoFileClip("video.mp4") clip2 = clip1.fx(vfx.mirror_x) clip3 = clip1.fx(vfx.mirror_y)
当然我们也可以对视频进行缩放,例如缩放60%,代码如下
clip4 = clip1.resize(0.60)
所有的代码如下所示
from moviepy.editor import VideoFileClip, clips_array, vfx
clip1 = VideoFileClip("out.mp4").margin(10) # 添加空隙 clip2 = clip1.fx(vfx.mirror_x)
clip3 = clip1.fx(vfx.mirror_y)
clip4 = clip1.resize(0.60) # 缩小60% final_clip = clips_array([[clip1, clip2],
[clip3, clip4]])
final_clip.resize(width=480).write_videofile("my_stack.mp4")
output
倘若我们想从视频当中截图一部分出来,调用的是subclip()方法,代码如下
clip = VideoFileClip("video.mp4")
clip_2 = clip.subclip(5, 10) # 截取5-10秒的部分出来 clip_2.write_videofile("video_2.mp4")
最后moviepy模块也可以和matplotlib可视化模块相结合来制作动图,通过自定义一个函数来生成一帧一帧的图画,最后生成一个gif动图,代码如下
x = np.linspace(-5, 5, 200) duration = 5 fig, ax = plt.subplots() def build_frame(t): ax.clear() ax.plot(x, np.sin(x**2) + np.sinc(x + 2*np.pi/duration * t), lw=5) ax.set_ylim(-2.5, 2.5) return mplfig_to_npimage(fig) animation = VideoClip(build_frame, duration=duration) animation.write_gif('movie_matplotlib.gif', fps=60)
output
CDA数据分析师分享内容,欢迎转发
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15