标题中的“python调用系统ffmpeg实现视频截图、http发送”是指使用Python编程语言结合系统级调用ffmpeg工具来实现从视频中抓取帧并转换为图片,然后将这些图片通过HTTP协议发送到指定的服务器。这通常用于视频处理、监控系统、图像分析或版权保护等场景。 描述中提到的“具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下”意味着这个方法适用于那些想要学习或应用类似技术的人,可以作为他们项目中的参考。 以下是详细的知识点: 1. **Python系统调用**: Python通过`os`和`subprocess`模块可以调用系统命令,如ffmpeg。在这个例子中,使用`os.popen()`或`subprocess.call()`来执行ffmpeg命令,生成视频截图。 2. **FFmpeg**: FFmpeg是一个开源的跨平台多媒体处理工具,能够处理视频、音频、图片等多种格式。在本例中,使用`ffmpeg`命令来截取视频帧并保存为图片。`-ss`参数设置起始时间,`-r`设置帧率,`-f`指定输出格式,`-i`指定输入文件,`-image-%5d.jpeg`定义输出图片的名字格式。 3. **视频截图**: 使用ffmpeg的命令行参数,可以精确控制截图的时间点,如`ffmpeg -ss 0:1:00 -i video.mp4 -r 0.01 -f image2 image-%5d.jpeg`会从视频的1分钟0秒处截取一帧,并按`image-00001.jpeg`,`image-00002.jpeg`等格式命名。 4. **HTTP发送**: 代码中使用了`requests`库来发送HTTP请求,将生成的图片上传到服务器。`requests.post(url, files=files)`可以用来上传文件,其中`url`是目标服务器的API地址,`files`是一个包含文件名和文件对象的字典。 5. **定时任务**: 代码中提到了每5分钟扫描和处理新的视频,这可能使用了定时任务工具,如Linux的`cron`或者Python的`schedule`库。在示例代码中没有直接展示这部分,但可以通过`time.sleep()`或`schedule.every().minutes.at("HH:MM")`来实现。 6. **目录遍历**: `os.walk()`函数遍历指定目录及其子目录中的所有文件,这对于查找新视频或图片非常有用。在`create_auditing_image`和`create_audited_image`函数中,使用它来找到每个目录下的视频文件。 7. **文件操作**: `os.path.getmtime()`用于获取文件的最后修改时间,`os.path.join()`用于拼接路径,`os.popen()`用于执行系统命令并读取输出。 8. **字符串编码与解码**: 在处理中文文件名时,需要对字符串进行编码和解码,例如`unicode(filename, 'utf8')`确保文件名正确处理。 9. **HTTP API配置**: `url`, `app_key` 和 `access_token` 是与目标服务器交互的必要信息,可能是API调用的身份验证或授权。 10. **图片处理**: 在这里,ffmpeg生成的截图会被发送到服务器进行算法识别,这可能涉及到图像识别、深度学习等技术,这部分具体实现没有在给出的代码中体现。 整体来看,这个Python脚本实现了自动监控视频目录,定期生成截图,并通过HTTP POST请求将截图发送到服务器进行进一步处理的功能。这个过程结合了Python的系统调用、文件操作、网络通信等多个重要技能,对于理解和实践媒体处理和自动化任务非常有帮助。
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- geiao2232021-04-29这个就是博文。。。。
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