VideoReader¶
- class torchvision.io.VideoReader(src: str, stream: str = 'video', num_threads: int = 0)[source]¶
细粒度的视频读取 API。支持从单个视频容器逐帧读取各种流。与之前的 video_reader API 非常相似,它支持以下后端:video_reader、pyav 和 cuda。后端可以通过 torchvision.set_video_backend 函数设置。
警告
在不久的将来,我们计划将 PyTorch 的视频解码功能集中在 torchcodec 项目中。我们鼓励您试用并分享您的反馈,因为 torchvision 视频解码器最终将被弃用。
警告
VideoReader 类目前处于 Beta 阶段,不保证向后兼容性。
示例
以下示例创建一个
VideoReader
对象,定位到 2 秒点,并返回单帧import torchvision video_path = "path_to_a_test_video" reader = torchvision.io.VideoReader(video_path, "video") reader.seek(2.0) frame = next(reader)
VideoReader
实现了可迭代 API,使其适合与itertools
结合使用以进行更高级的读取。因此,我们可以在 for 循环内使用VideoReader
实例reader.seek(2) for frame in reader: frames.append(frame['data']) # additionally, `seek` implements a fluent API, so we can do for frame in reader.seek(2): frames.append(frame['data'])
使用
itertools
,我们可以使用以下代码读取 2 秒到 5 秒之间的所有帧for frame in itertools.takewhile(lambda x: x['pts'] <= 5, reader.seek(2)): frames.append(frame['data'])
同样,读取 2 秒时间戳后的 10 帧可以按如下方式实现
for frame in itertools.islice(reader.seek(2), 10): frames.append(frame['data'])
注意
每个流描述符由两部分组成:流类型(例如“video”)和唯一的流 ID(由视频编码确定)。通过这种方式,如果视频容器包含同一类型的多个流,用户可以访问他们想要的流。如果仅传递流类型,解码器会自动检测该类型的第一个流。
- 参数:
src (string, bytes object, or tensor) – 媒体源。如果是字符串类型,则必须是 FFMPEG 支持的文件路径。如果是字节类型,则应为 FFMPEG 支持的文件的内存表示。如果是 Tensor,则在内部解释为字节缓冲区。它必须是一维的,类型为
torch.uint8
。stream (string, optional) – 所需流的描述符,后跟流 ID,格式为
{stream_type}:{stream_id}
。默认为"video:0"
。当前可用选项包括['video', 'audio']
num_threads (int, optional) – 编解码器用于解码视频的线程数。默认值 (0) 启用多线程,并使用编解码器相关的启发式方法。性能将取决于所支持的 FFMPEG 编解码器的版本。
VideoReader
的使用示例- seek(time_s: float, keyframes_only: bool = False) VideoReader [source]¶
在当前流中Seek。
注意
当前实现是所谓的精确 Seek。这意味着在 Seek 之后,调用
next()
将返回具有精确时间戳的帧(如果存在),否则返回时间戳大于time_s
的第一个帧。