开源软件 FFmpeg 生成模型使用图片数据集

本篇文章聊聊，成就了无数视频软件公司、无数在线视频网站、无数 CDN 云服务厂商的开源软件 ffmpeg。

分享下如何使用它将各种视频或电影文件，转换成上万张图片数据集、壁纸集合，来让下一篇文章中的模型程序“有米下锅”，这个方法特别适合宫崎骏、新海诚这类“壁纸合集”类电影。

写在前面

这篇文章，是作为接下来机器之心举办的分享活动《使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎》而准备的其中一篇素材。因为朋友给我的命题是“图片搜索引擎”，所以想要做这场分享，我们还需要一些有趣的、有意义的图片数据。

其实，在一年前，我曾经分享过一些 有关 Milvus 的实践，其中有一篇内容就是《向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎》。但是在这一篇文章里，我用的是从搜索引擎搜索出的第一页原神卡通壁纸，数量不多，只有 60 多张壁纸。

为了体现这个图片搜索引擎的性能，这次需要把图片整多些。

而想要获取大量的图片，假如通过编写蜘蛛脚本从网上“漫游式的爬取”内容，一来效率比较低，二来在不引入图片安全审核模型的前提下，很容易引入奇奇怪怪的内容，这不是我想看到的结果，也大概是邀请我分享的朋友害怕出现的结果。

如果采用之前文章中提到的生成式模型来制作数据集，比如“Stable Diffusion”或者“Midjourney”，效率恐怕就更不能保障啦，因为即使我使用出图速度比较快的 4090，等我生成够我想要的图片数量，活动可能也早就结束了。（友情帮忙也得考虑成本，不能折腾训练那种堆卡的事情，给主办方造成困扰，哈哈）

所以，通过 ffmpeg 从海量的电影、电视剧、短视频中抽取图片，形成数据集，作为学习尝试的思路，或许是一个超高性价比的路线。

注意，本篇文章仅讨论如何通过 FFmpeg 创建有价值的、高质量的图片数据集，观影、欣赏你喜欢的作者、演员制作的作品，还是建议在合适的场合，使用合适的方式，比如：带着你的女票一起去电影院里，她看着电影，你看着她。

之所以使用视频中的关键帧作为数据集，主要的原因是：这类数据比较有代表性、画面质量相对较高，包含高质量的多种分类的图片。 目前互联网流量中绝大多数是视频，在“哔哩哔哩”或者各种 PT 爱好者网站、以及各种百度云、阿里云盘等资源站点，视频资源的获取难度相对较低，资源相对充分，比如这篇文章我们可以以科幻电影为例，也可以以纪录片为例、或者用连续剧也没啥问题。

在这篇文章中，我选择了今年我最喜欢的一部电影：流浪地球2。（强烈推荐电影博物馆观看，体验非常棒）

我把这部电影，按照每秒取一副画面，转换成了 10393 张图片，相对于第一次分享使用的 60 张图片，数量级提升了三个等级。其实也不多，在数据库面前，这个数量级还是太小了。

当然，你也可以玩把更大的，选择诸如 “哈利波特系列”、“老友记”、“狂飙” 这种可以转换出图片数量更多的电影、电视剧作为目标，轻轻松松搞出十万级、百万级的图片数据集。

或者将新海诚、宫崎骏的画面非常精致的“卡通壁纸”类型的动漫，写个程序，每隔几秒随机换一张图作为壁纸，也十分有乐趣。

言归正传，开始一起了解，如何使用 ffmpeg 来搞定数据集的生成，以及生成过程中的细节。

FFmpeg 的安装

FFmpeg 是全平台的开源软件，所以其实在包括手机上、游戏机中都能够找到它的身影，但是我们今天主要聊的是转换视频为图片数据集，所以就只看主流三大生产力平台就好：

在 Ubuntu 或者 macOS 环境中，我们只需要一条命令，就能够完成 FFmpeg 的安装。

# Ubuntu
apt-get install ffmpeg -y# macOS
brew install ffmpeg

Windows 操作系统中，需要下载并使用软件包进行安装，使用官方下载地址就好。

如果你更喜欢使用 Docker，我推荐使用 LinuxServer 组织维护的 FFmpeg Docker镜像，镜像发布页面有提供常见的用法示例，就不过多赘述啦：

docker pull linuxserver/ffmpeg

好了，因为是纯 C 编写的程序，安装其实挺简单的，没啥特别的依赖。

基础使用

如果你希望将视频每一秒都转换为图片，图片保持和视频一样的分辨率，可以使用下面的命令：

ffmpeg -i The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4 ball-%3d.png

命令开始执行后，就能够看到滚动的日志：

ffmpeg version 6.0 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developersbuilt with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.0.40.1)configuration: --prefix=/opt/homebrew/Cellar/ffmpeg/6.0_1 --enable-shared --enable-pthreads --enable-version3 --cc=clang --host-cflags= --host-ldflags='-Wl,-ld_classic' --enable-ffplay --enable-gnutls --enable-gpl --enable-libaom --enable-libaribb24 --enable-libbluray --enable-libdav1d --enable-libjxl --enable-libmp3lame --enable-libopus --enable-librav1e --enable-librist --enable-librubberband --enable-libsnappy --enable-libsrt --enable-libsvtav1 --enable-libtesseract --enable-libtheora --enable-libvidstab --enable-libvmaf --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-lzma --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-frei0r --enable-libass --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libopenjpeg --enable-libspeex --enable-libsoxr --enable-libzmq --enable-libzimg --disable-libjack --disable-indev=jack --enable-videotoolbox --enable-audiotoolbox --enable-neonlibavutil      58.  2.100 / 58.  2.100libavcodec     60.  3.100 / 60.  3.100libavformat    60.  3.100 / 60.  3.100libavdevice    60.  1.100 / 60.  1.100libavfilter     9.  3.100 /  9.  3.100libswscale      7.  1.100 /  7.  1.100libswresample   4. 10.100 /  4. 10.100libpostproc    57.  1.100 / 57.  1.100
Input #0, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from 'The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4':Metadata:major_brand     : isomminor_version   : 512compatible_brands: isomiso2mp41encoder         : OurTV Multimedia PlatformDuration: 02:53:11.54, start: 0.000000, bitrate: 6994 kb/sStream #0:0[0x1](und): Video: hevc (Main 10) (hev1 / 0x31766568), yuv420p10le(tv, bt2020nc/bt2020/smpte2084), 3840x1608, 6328 kb/s, 120 fps, 120 tbr, 90k tbn (default)
...
...
Stream mapping:Stream #0:0 -> #0:0 (hevc (native) -> png (native))
Press [q] to stop, [?] for help
Output #0, image2, to 'ball-%3d.png':Metadata:major_brand     : isomminor_version   : 512compatible_brands: isomiso2mp41encoder         : Lavf60.3.100Stream #0:0(und): Video: png, rgb48be(pc, gbr/bt2020/smpte2084, progressive), 3840x1608, q=2-31, 200 kb/s, 1 fps, 1 tbn (default)
...
frame=  116 fps= 15 q=-0.0 size=N/A time=00:00:00.95 bitrate=N/A speed=0.126x     s/s speed=N/A    
...

随着程序的运行，目标文件夹中，会生成被命名为 ball-001.png、ball-002.png … 等等每一帧图片。

上面的日志会大量的重复，但是在里面会有一些重要的细节，影响着我们这个数据集生成工作的效率，其中之一是：speed 展示状态。

在上面的日志中，speed=0.126x 是指我们的解码和保存图片的性能大概是正常播放速度的一折。也就是说，每一分钟的视频，它需要花费接近两分钟的时间来处理，如果我们处理的视频时间特别久，那么这个“加倍”操作会让我们非常痛苦。

除此之外，还有一个非常关键的隐藏细节：生成结果的硬盘占用空间。

我们都知道，视频文件格式出于“方便数据流通”和“缓解存储压力”的设计考量，类比压缩包文件，有着比较高的压缩率，如果我们将每一帧视频都单独的截取并保存，面对 1 秒内有几十帧的高帧率 4K 或者 8K 电影，图片数据集还没转换完，我们的磁盘可能就用光了，因为每一张图片的尺寸都在 10M 以上，一部 2 个小时整的电影按最低的 25 帧计算，也会出现十八万张图，需要接近 2TB 的存储空间。

如果不是类似郭帆导演的“球系列电影”团队，不需要来回 review 作品的每一帧，那么可能没啥必要这样做，太不经济、太不环保了。

提升转换性能：减少转换图片数量

上面提到了，电影或者各种视频，为了让我们看起来流畅，帧率数值会比较高。但其实一来视频画面变化区别不大，二来存这么多图，存的过程中，CPU 的占用、硬盘的占用实在的颇高，后续处理这些图片也需要消耗更多的时间。

所以，提升转换性能的第一个方案就是，减少不必要的图片数据集的生成。

如果你希望将视频每一秒都转换为图片，图片保持和视频一样的分辨率，可以使用下面的命令：

ffmpeg -i The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4 -r 1 ball-%3d.png

命令开始执行后，就能够看到滚动的日志：

ffmpeg version 6.0 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developersbuilt with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.0.40.1)configuration: --prefix=/opt/homebrew/Cellar/ffmpeg/6.0_1 --enable-shared --enable-pthreads --enable-version3 --cc=clang --host-cflags= --host-ldflags='-Wl,-ld_classic' --enable-ffplay --enable-gnutls --enable-gpl --enable-libaom --enable-libaribb24 --enable-libbluray --enable-libdav1d --enable-libjxl --enable-libmp3lame --enable-libopus --enable-librav1e --enable-librist --enable-librubberband --enable-libsnappy --enable-libsrt --enable-libsvtav1 --enable-libtesseract --enable-libtheora --enable-libvidstab --enable-libvmaf --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx264 --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-lzma --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-frei0r --enable-libass --enable-libopencore-amrnb --enable-libopencore-amrwb --enable-libopenjpeg --enable-libspeex --enable-libsoxr --enable-libzmq --enable-libzimg --disable-libjack --disable-indev=jack --enable-videotoolbox --enable-audiotoolbox --enable-neonlibavutil      58.  2.100 / 58.  2.100libavcodec     60.  3.100 / 60.  3.100libavformat    60.  3.100 / 60.  3.100libavdevice    60.  1.100 / 60.  1.100libavfilter     9.  3.100 /  9.  3.100libswscale      7.  1.100 /  7.  1.100libswresample   4. 10.100 /  4. 10.100libpostproc    57.  1.100 / 57.  1.100
Input #0, mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2, from 'The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4':Metadata:major_brand     : isomminor_version   : 512compatible_brands: isomiso2mp41encoder         : OurTV Multimedia PlatformDuration: 02:53:11.54, start: 0.000000, bitrate: 6994 kb/sStream #0:0[0x1](und): Video: hevc (Main 10) (hev1 / 0x31766568), yuv420p10le(tv, bt2020nc/bt2020/smpte2084), 3840x1608, 6328 kb/s, 120 fps, 120 tbr, 90k tbn (default)
...
...
Stream mapping:Stream #0:0 -> #0:0 (hevc (native) -> png (native))
Press [q] to stop, [?] for help
Output #0, image2, to 'ball-%3d.png':Metadata:major_brand     : isomminor_version   : 512compatible_brands: isomiso2mp41encoder         : Lavf60.3.100Stream #0:0(und): Video: png, rgb48be(pc, gbr/bt2020/smpte2084, progressive), 3840x1608, q=2-31, 200 kb/s, 1 fps, 1 tbn (default)
...
frame=    7 fps=0.8 q=-0.0 size=N/A time=00:00:06.00 bitrate=N/A dup=0 drop=868 speed=0.656x    =81 speed=N/A    
...

因为每秒现在只存放一张图片，不需要计算的部分，被直接 drop 丢弃掉，所以能够明显的看到，我们的处理速度有了质变，原来的“一折”的处理速度，提升到了 speed=0.656x，硬盘的压力和后续的处理压力也能够减少许多。

但是，如果我们随便选择一张图片来看，会发现图片的尺寸依旧是惊人的。

这个尺寸，对于我们后续的处理程序以及模型程序，在解析图片的时候，会有很多不必要的压力。当然，如果你追求的是超级高清的壁纸数据集，那么这篇文章，已经讲完了你所需要的一切内容啦。接下来你选择你喜欢的视频素材，进行壁纸数据集准备即可。

但是，如果你也和我一样，计划用视频素材来验证一些模型程序，或者实现类似图片搜索引擎的能力验证，还可以选择继续对数据集进行优化。

提升转换性能：减少图片计算尺寸

我们默认转换出的图片分辨率会保持和视频一致，在这篇文章的例子中，我得到的默认尺寸是 3840 × 1608 的图片。

采用小初高学习的“消元大法”，将图片的分辨率选择到一个你觉得合适的水平即可，比如可以选择将画面的长宽都缩减 12 倍：320x240，这样可以更快的让我的模型程序处理这些画面。注意，实际场景里，你应该调整为适合你的图片尺寸。

ffmpeg -i The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4 -r 1 -vf scale=320:240  ball-%3d.png

命令非常简单，在输出的文件前加上 -vf scale=分辨率宽:分辨率高 即可。

然后你会发现转换速度也得到了大幅的加强：

frame=   14 fps=1.7 q=-0.0 Lsize=N/A time=00:00:13.00 bitrate=N/A dup=0 drop=1416 speed=1.55x    95 speed=N/A    

使用 GPU 进行转换加速

上面的操作，都是在 CPU 环境下进行的，许多的云端媒体相关的服务，也都是使用同样的路子操作的：纯 CPU 计算。

使用 CPU 计算的好处是省钱，相比较 GPU，不论是硬件成本、散热成本，还是电源能耗成本，机房建设要求，门槛都低不少。

但是，倘若，你的笔记本或者你实际有显卡可以使用，那么 FFmpeg 的处理速度将得到更高的提升，当然，如果 CPU 本身能力足够强，使用 GPU 的意义则变成了，为 CPU 减负，让设备能够同时运行更多的任务（比如，我使用的 13900kf + 4090，转换效率来说，CPU 其实更强）。

当然，在使用显卡、加速卡做这类计算时，我们还需要确认我们的 ffmpeg 版本支持这个特性，可以使用 ffmpeg -hwaccels 来看看是否支持硬件解码加速：

# ffmpeg -hwaccelsffmpeg version 6.0-6ubuntu1 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developersbuilt with gcc 13 (Ubuntu 13.2.0-2ubuntu1)configuration: --prefix=/usr --extra-version=6ubuntu1 --toolchain=hardened --libdir=/usr/lib/x86_64-linux-gnu --incdir=/usr/include/x86_64-linux-gnu --arch=amd64 --enable-gpl --disable-stripping --enable-gnutls --enable-ladspa --enable-libaom --enable-libass --enable-libbluray --enable-libbs2b --enable-libcaca --enable-libcdio --enable-libcodec2 --enable-libdav1d --enable-libflite --enable-libfontconfig --enable-libfreetype --enable-libfribidi --enable-libglslang --enable-libgme --enable-libgsm --enable-libjack --enable-libmp3lame --enable-libmysofa --enable-libopenjpeg --enable-libopenmpt --enable-libopus --enable-libpulse --enable-librabbitmq --enable-librist --enable-librubberband --enable-libshine --enable-libsnappy --enable-libsoxr --enable-libspeex --enable-libsrt --enable-libssh --enable-libsvtav1 --enable-libtheora --enable-libtwolame --enable-libvidstab --enable-libvorbis --enable-libvpx --enable-libwebp --enable-libx265 --enable-libxml2 --enable-libxvid --enable-libzimg --enable-libzmq --enable-libzvbi --enable-lv2 --enable-omx --enable-openal --enable-opencl --enable-opengl --enable-sdl2 --disable-sndio --enable-libjxl --enable-pocketsphinx --enable-librsvg --enable-libvpl --disable-libmfx --enable-libdc1394 --enable-libdrm --enable-libiec61883 --enable-chromaprint --enable-frei0r --enable-libx264 --enable-libplacebo --enable-librav1e --enable-sharedlibavutil      58.  2.100 / 58.  2.100libavcodec     60.  3.100 / 60.  3.100libavformat    60.  3.100 / 60.  3.100libavdevice    60.  1.100 / 60.  1.100libavfilter     9.  3.100 /  9.  3.100libswscale      7.  1.100 /  7.  1.100libswresample   4. 10.100 /  4. 10.100libpostproc    57.  1.100 / 57.  1.100
Hardware acceleration methods:
vdpau
cuda
vaapi
qsv
drm
opencl
vulkan

日志输出的 “Hardware acceleration methods” 列表中，表明了哪些加速方式是可用的。

想要验证硬件加速，其实很简单。不过，我们先执行上面已经使用过的命令，不加任何特殊参数的，最大计算量的命令来收集一个基础的性能状况：

ffmpeg -i The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4 -r 1 -vf scale=320:240  ball-%3d.png

处理速度大概是这样：

frame=   17 fps=3.6 q=-0.0 Lsize=N/A time=00:00:16.00 bitrate=N/A dup=0 drop=1836 speed=3.38x

此时此刻，CPU 几乎被用满，如果处理的视频分辨率和帧率都再高一些，这台设备应该就不能再做什么其他的事情啦。

接着，我们来使用硬件加速的方式来处理这个视频：

ffmpeg -hwaccel cuda -i The.Wandering.Earth.Ⅱ.mp4 -r 1 -vf scale=320:240  ball-%3d.png

在参数上添加 -hwaccel 加速方式 后运行命令，能够看到视频也会使用一个比较快的速度进行处理啦：

frame=  101 fps=3.2 q=-0.0 Lsize=N/A time=00:01:40.00 bitrate=N/A dup=0 drop=11771 speed=3.17x     

当然，再次观察系统运行情况，能够看到系统 CPU 运行负载降低了非常多。

最后

好了，本篇的内容就先聊到这里。下一篇内容，我将继续展开向量数据库相关的内容。

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本文作者: 苏洋

创建时间: 2023年11月14日
统计字数: 11057字
阅读时间: 23分钟阅读
本文链接: https://soulteary.com/2023/11/14/ffmpeg-generates-models-using-image-datasets.html