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由于跑编码的需要,所以需要制作一个.yuv格式的图片数据集,但是手头只有.jpg格式的,故记录下转换过程。其他图片格式也可以,代码里修改一下就行。

①安装ffmpeg

官网(各种版本):ffmepg官网

window版:https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/

②安装ffmpeg的python3接口ffmpy3

在命令行中输入以下命令:

pip install ffmpy3

③将下载好的windows版解压,把ffmpeg.exe复制到你将要跑python代码的文件夹里

④python代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
from PIL import Image
from ffmpy3 import FFmpeg
 
in_jpgDatasetPath = 'I:/VOC/trainval'
out_yuvDatasetPath = 'I:/VVC/loop/yuvdataset'
 
piclist = os.listdir(in_jpgDatasetPath)
for pic in piclist:
 picname = pic.split('.')[0]
 picpath = os.path.join(in_jpgDatasetPath,pic)
 img = Image.open(picpath)
 in_wid,in_hei = img.size
 out_wid = in_wid//16*16
 out_hei = in_hei//16*16
 size = '{}x{}'.format(out_wid,out_hei) #输出文件会缩放成这个大小
 outname = out_yuvDatasetPath + '/' + picname + '_'+size+ '.yuv'
 
 ff = FFmpeg(inputs={picpath:None},
    outputs={outname:'-s {} -pix_fmt yuv420p'.format(size)})
 print(ff.cmd)
 ff.run()

以上这篇利用python和ffmpeg 批量将其他图片转换为.yuv格式的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,ffmpeg,yuv

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。