ffmpeg command cheat sheet [Japanese (Mac)]
- ターミナルからコマンドを打ち込む
詳細オプション
$ ffmpeg -h full
動画ファイルの圧縮codec情報を見る場合
$ ffprobe ファイル名
圧縮する場合
$ ffmpeg -i 入力ファイル名 出力ファイル名
オプションパラメータ
- -f 圧縮ファイルコンテナ形式 (mp4, mov, aviなど)
- -vcodec コーデック形式(h264, libx264など)
- -vb ビットレート (一般的に数値が高い方が高精細だが、ファイルサイズ大)
- -s 解像度 (1280x760などで指定)
具体例
$ ffmpeg -i locomo-03_81sec.mov -f mp4 -vcodec libx264 -vb 512k -s 1280x760 locomo-03_81sec_2.mp4
動画から画像切り出し方法
$ ffmpeg -i 入力動画名 -f image2 %06d.jpg
オプション情報
- -ss 100: 抜き出し開始秒
- -t 150:抜き出し終了秒
- -r 24:抜き出しフレームレート
連番画像から動画生成方法
$ ffmpeg -r 30 -i image_%03d.png -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p -r 60 out.mp4
オプションパラメータ
- -vcodec libx264:コーデック
- -pix_fmt yuv420p: フォーマット
- -vf reverse:逆に読み込むかどうか
//参考リンク http://dyama.org/ffmpeg/
Rawpy cheat sheet
import library
import rawpy
load raw file
raw = rawpy.imread("sample.raw")
check image format
print(raw.sizes)
check white balance
print(np.array(raw.camera_whitebalance))
check color matrix
print(raw.color_matrix)
raw data, width, height
raw.sizes.raw_height``raw.sizes.raw_width raw.raw_image
all post process
img_result = raw.postprocess()
numpy array conversion
raw_array = np.array(raw.raw_image).reshape((h, w)).astype('float')
save raw image data
import imageio
outimg = img_gamma.copy().reshape((h // 2, w //2, 3))
outimg[outimg < 0] = 0
outimg = outimg * 255
imageio.imwrite("sample.png", outimg.astype('uint8'))
--
reference
Pandas related error
TypeError: data type "datetime" not understood kaggleのコードを試そうとしたら、pandasのdatetime項目が読めない。 要は0.20以上でないとサポートしてないということらしい。
$ sudo pip install --upgrade pandas --user アップグレードしようとしたら、以下のエラー widgetsnbextension 3.0.8 has requirement notebook>=4.4.1, but you'll have notebook 4.2.0 which is incompatible. よってノートブックもアップグレード $ sudo pip install --upgrade notebook --user
keras1.0系と2.0系の違い
backendに何を使うかTheanoかTensorflowかkeras.jsoで指定する必要がありますが、 1系の"image_dim_ordering"が、2系では"image_data_format" に相当するようです。
というかchannel_firstか、channel_lastか、表記の順列の違いって、 theanoか、tensorflowかの違いだったんですね。
Keras2.0 -> Keras 1.0
ちょっとしたメモ。環境はMac, Anaconda2, Python2.7 keras2.0のアンインストール $ sudo pip uninstall keras
kerasの再インストール(バージョン指定, 1.2) $ sudo pip install keras==1.2
//---- ついでにtheanoのインストール $sudo pip install theano
