Python 如何从matplotlib中的图像阵列制作视频？

我有几张图片显示了事物是如何随时间变化的。我使用以下代码将它们可视化为同一绘图上的多个图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

img = [] # some array of images
fig = plt.figure()
for i in xrange(6):
    fig.add_subplot(2, 3, i + 1)
    plt.imshow(img[i], cmap=cm.Greys_r)

plt.show()

然后得到如下结果：

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这是好的，但我宁愿动画他们得到。如何使用python实现这一点，最好（不一定）使用matplotlib，例如，您可以使用

plt.savefig（“文件%d.png”%I）

将图像导出到png，然后使用ffmpeg生成视频

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对于我自己的未来，以下是我的结局：

def generate_video(img):
    for i in xrange(len(img)):
        plt.imshow(img[i], cmap=cm.Greys_r)
        plt.savefig(folder + "/file%02d.png" % i)

    os.chdir("your_folder")
    subprocess.call([
        'ffmpeg', '-framerate', '8', '-i', 'file%02d.png', '-r', '30', '-pix_fmt', 'yuv420p',
        'video_name.mp4'
    ])
    for file_name in glob.glob("*.png"):
        os.remove(file_name)

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我实现了一个方便的脚本，适合你和新来者。试试看

例如：

imagelist = YOUR-IMAGE-LIST
def redraw_fn(f, axes):
    img = imagelist[f]
    if not redraw_fn.initialized:
        redraw_fn.im = axes.imshow(img, animated=True)
        redraw_fn.initialized = True
    else:
        redraw_fn.im.set_array(img)
redraw_fn.initialized = False

videofig(len(imagelist), redraw_fn, play_fps=30)

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另一种解决方案是使用

matplotlib.animation

中的

AnimationArtist

，如中所述。根据您的示例进行调整将是

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.animation as animation

img = [] # some array of images
frames = [] # for storing the generated images
fig = plt.figure()
for i in xrange(6):
    frames.append([plt.imshow(img[i], cmap=cm.Greys_r,animated=True)])

ani = animation.ArtistAnimation(fig, frames, interval=50, blit=True,
                                repeat_delay=1000)
# ani.save('movie.mp4')
plt.show()

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您可以尝试延迟按顺序绘制图像（帧）。如果有许多帧，在

plt.pause（）

函数中减少帧之间的等待时间可能是有意义的

# need this line if you're using jupyter notebooks
%matplotlib notebook

x = [] # Some array of images
fig = plt.figure()
viewer = fig.add_subplot(111)
plt.ion() # Turns interactive mode on (probably unnecessary)
fig.show() # Initially shows the figure

for i in range(len(x)):
    viewer.clear() # Clears the previous image
    viewer.imshow(x[i]) # Loads the new image
    plt.pause(.1) # Delay in seconds
    fig.canvas.draw() # Draws the image to the screen

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您可以使用

Agg

接口从matplotlib导出图像

参见以下示例：

以下是您的完整代码：

# imports
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import cv2

# Use Agg backend for canvas
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas

# create OpenCV video writer
video = cv2.VideoWriter('video.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc('A','V','C','1'), 1, (mat.shape[0],mat.shape[1]))

# loop over your images
for i in xrange(len(img)):

    fig = plt.figure()
    plt.imshow(img[i], cmap=cm.Greys_r)

    # put pixel buffer in numpy array
    canvas = FigureCanvas(fig)
    canvas.draw()
    mat = np.array(canvas.renderer._renderer)
    mat = cv2.cvtColor(mat, cv2.COLOR_RGB2BGR)

    # write frame to video
    video.write(mat)

# close video writer
cv2.destroyAllWindows()
video.release()

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这是一个可复制的函数，如果您正在处理长视频并且正在使用流式迭代器（来自）

输入import Iterator，可选，Tuple
从pathlib导入路径
将matplotlib导入为mpl
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
def write_动画(
itr:迭代器[np.array]，
输出文件：路径，
dpi:int=50，
fps:int=30，
标题：str=“动画”，
注释：可选[str]=无，
编写器：str=“ffmpeg”，
)->无：
“”“函数，用于从输入张量流写入动画。”。
Args：
itr：图像迭代器，生成具有形状（H、W、C）的图像。
输出文件：输出文件的路径。
dpi：输出图像的每英寸点数。
fps：视频的每秒帧数。
标题：视频元数据的标题。
注释：视频元数据的注释。
编写器：要使用的Matplotlib动画编写器（如果使用
默认设置，请确保已在计算机上安装“ffmpeg”
系统）。
"""
第一次=下一次（itr）
高度、宽度=第一个形状
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（宽度/dpi，高度/dpi））
#确保图像周围没有多余的空间。
图：子批次调整(
左=0，
底部=0，
右=1，
top=1，
wspace=None，
hspace=None，
)
#使用给定的元数据创建编写器。
Writer=mpl.animation.writers[Writer]
元数据={
“头衔”：头衔，
“艺术家”：“姓名”，
“评论”：评论，
}
mpl_writer=编写器(
fps=fps，
metadata={k:v代表k，v在metadata.items（）中，如果v不是None}，
)
使用mpl_writer.saving（图，out_文件，dpi=dpi）：
im=ax.imshow（first\u img，interpolation=“nearest”）
mpl_writer.grab_frame（）
对于itr中的img：
im.set_数据（img）
mpl_writer.grab_frame（）

除了提供代码外，最好能解释解决方案并添加一些细节。这里的ims是什么？@PyWalker2797 a打字错误。现在应该修好了。