Python+Hachoir元数据-从.MP4 fi读取FPS标记

Question

我正在用Python编写一个Windows应用程序，它必须从一个视频文件中读取元数据。

我开始用Python 3编写应用程序，但找不到合适的模块来读取视频文件中的元数据。那时候我用3to2把整个项目移到Python 2，这样我就可以安装Hachoir-Metadata，这在网络上广受好评，使用pip install hachoir-core、pip install hachoir-parser和pip install hachoir-metadata

我使用了以下代码：

from hachoir_core.error import HachoirError
from hachoir_core.cmd_line import unicodeFilename
from hachoir_parser import createParser
from hachoir_core.tools import makePrintable
from hachoir_metadata import extractMetadata
from hachoir_core.i18n import getTerminalCharset

# Get metadata for video file
def metadata_for(filename):

    filename, realname = unicodeFilename(filename), filename
    parser = createParser(filename, realname)
    if not parser:
        print "Unable to parse file"
        exit(1)
    try:
        metadata = extractMetadata(parser)
    except HachoirError, err:
        print "Metadata extraction error: %s" % unicode(err)
        metadata = None
    if not metadata:
        print "Unable to extract metadata"
        exit(1)

    text = metadata.exportPlaintext()
    charset = getTerminalCharset()
    for line in text:
        print makePrintable(line, charset)

    return metadata

pathname = c:/video.mp4
meta = metadata_for(pathname)
print meta

这将返回以下元数据：

• 持续时间：37秒940毫秒
• 图像宽度：1280像素
• 图像高度：960像素
• 创作日期：2014-12-13 19:27:36
• 上次修改时间：2014-12-13 19:27:36
• 点评：播放速度：100.0%
• 评论：用户量：100.0%
• MIME类型：video/quicktime
• 端部：大端部

这很好，除了我还需要知道每秒帧数（FPS）。。对于.AVI文件，Hachoir元数据确实会显示FPS，您可以从该测试输出中看到：

• 持续时间：6秒66毫秒
• 图像宽度：256像素
• 图像高度：240像素
• 帧速率：30.0 fps
• 比特率：884.4kbit/sec
• 注释：有音频/视频索引（2920字节）
• MIME类型：video/x-msvideo
• Endianness：小endian

是的，FPS标记设置在.MP4文件（100fps）上。

是否有方法从.MP4文件中提取FPS？最好包括宽度（px）、高度（px）、持续时间和创建时间。

提前感谢您的帮助！

Answer 1

好吧，我设法提取了我需要的所有数据和更多！This answer on Stack Overflow让我想到尝试MediaInfo来提取元数据。

为此，我再次切换回Python 3。我还必须将MediaInfoDLL3.py中的第22行改为MediaInfoDLL_Handler = WinDLL("C:\Program Files (x86)\MediaInfo\MediaInfo_i386.dll")

这是我使用的代码：

import os

os.chdir(os.environ["PROGRAMFILES"] + "\\mediainfo")  # The folder where you installed MediaInfo
from MediaInfoDLL3 import MediaInfo, Stream

MI = MediaInfo()

def get_mediainfo_from(directory):
  for file in os.listdir(directory):
    MI.Open(directory + file)
    file_extension = MI.Get(Stream.General, 0, "FileExtension")
    duration_string = MI.Get(Stream.Video, 0, "Duration/String3")  # Length. "Duration" for ms
    fps_string = MI.Get(Stream.Video, 0, "FrameRate")
    width_string = MI.Get(Stream.Video, 0, "Width")
    height_string = MI.Get(Stream.Video, 0, "Height")
    aspect_ratio_string = MI.Get(Stream.Video, 0, "DisplayAspectRatio")
    frames_string = MI.Get(Stream.Video, 0, "FrameCount")
    local_created_date_string = MI.Get(Stream.General, 0, "File_Created_Date_Local")  # Date of copying
    local_modified_date_string = MI.Get(Stream.General, 0, "File_Modified_Date_Local")  # Date of filming

    if file_extension == "MP4":
      print("Extension: "+file_extension)
      print("Length: "+duration_string)
      print("FPS: "+fps_string)
      print("Width: "+width_string)
      print("Height: "+height_string)
      print("Ratio: "+aspect_ratio_string)
      print("Frames: "+frames_string)
      print("Created Date: "+local_created_date_string)
      print("Modified Date: "+local_modified_date_string)

    else:
      print("{} ain't no MP4 file!".format(file))

    MI.Close()

get_mediainfo_from("C:\\Users\\Nick\\Desktop\\test\\")  # The folder with video files

# print(MI.Option("Info_Parameters"))  # Show list of available metadata tags

结果是：

• 分机：MP4
• 长度：00:00:37.940
• 浮点数：100000
• 宽度：1280
• 身高：960
• 比率：1.333
• 框架：3794
• 创建日期：2015-01-07 15:25:11.678
• 修改日期：2014-12-13 19:28:14.000

希望这能帮助别人！

Answer 2

这与你处理问题的方式完全不同。我只想得到一个mp4视频的fps，我是通过openCV得到的。这不是一个答案，但我认为这对某人是有用的。

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('name_of_video_file')
fps    = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print 'fps=',fps

您也可以用同样的方法获取其他元数据。例如

length_of_video = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
width  = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

此网站将帮助您使用关键字：http://docs.opencv.org/3.1.0/dd/de7/group__videoio.html