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  • 关键帧提取,关键帧提取算法,Python源码
  • 关键帧提取,关键帧提取算法,Python源码.rar
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  • 一种基于聚类的关键帧提取算法.pdf
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  • 一种改进的无监督聚类的关键帧提取算法 主要用在视频检索中
  • 针对不同类型视频的大量关键帧提取实验表明,该算法可以通过结合视频内容来提取不同数量的关键帧,克服了传统关键帧提取算法只能提取固定数量的关键帧的缺点,并且提取的关键帧可以准确地表示视频的主要内容。
  • 作为第一篇,这里介绍一下我对于关键帧提取算法效率的计算方法。 同时要考虑时间和正确率,两者占比为6:46:46:4 满分101010分 对于444的部分,一旦取到了对应场景的关键帧,该部分+1+1+1 正确性应该是对于每个场景是...
  • 基于吞噬聚类的关键帧提取算法.pdf
  • 视频关键帧提取源码

    热门讨论 2012-09-06 11:07:04
    基于互信息量、聚类等的视频关键帧提取算法,在vc6.0下编译通过。
  • 针对运动视频关键帧提取结果运动表达能力差的问题,以健美操运动视频关键帧提取为例,将先验语义引入到视频片段分割和关键帧提取特征提取等过程中,提出基于先验的运动视频关键帧提取算法。该算法采用韵律特征和动作...
  • python实现视频关键帧提取(基于帧间差分)

    万次阅读 多人点赞 2018-12-05 20:35:17
    关键帧提取算法多种多样,如何实现主要取决于你对于关键帧的定义。 也就是说,对于你的实际应用场景,视频中什么样的图片才算是一个关键帧? 今天我实现了一种比较通用的关键帧提取算法,它基于帧间差分。 算法的...

    python实现视频关键帧提取(基于帧间差分)

    在很多场景下,我们不想或者不能处理视频的每一帧图片,这时我们希望能够从视频中提取出一些重要的帧进行处理,这个过程我们称为视频关键帧提取。

    关键帧提取算法多种多样,如何实现主要取决于你对于关键帧的定义。

    也就是说,对于你的实际应用场景,视频中什么样的图片才算是一个关键帧?

    今天我实现了一种比较通用的关键帧提取算法,它基于帧间差分。

    算法的原理很简单:我们知道,将两帧图像进行差分,得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小。因此,基于帧间差分的平均强度,每当视频中的某一帧与前一帧画面内容产生了大的变化,我们便认为它是关键帧,并将其提取出来。

    算法的流程简述如下:

    首先,我们读取视频,并依次计算每两帧之间的帧间差分,进而得到平均帧间差分强度。

    然后,我们可以选择如下的三种方法的一种来提取关键帧,它们都是基于帧间差分的:

    1. 使用差分强度的顺序

      我们对所有帧按照平均帧间差分强度进行排序,选择平均帧间差分强度最高的若干张图片作为视频的关键帧。

    2. 使用差分强度阈值

      我们选择平均帧间差分强度高于预设阈值的帧作为视频的关键帧。

    3. 使用局部最大值

      我们选择具有平均帧间差分强度局部最大值的帧作为视频的关键帧。

      这种方法的提取结果在丰富度上表现更好一些,提取结果均匀分散在视频中。

      需要注意的是,使用这种方法时,对平均帧间差分强度时间序列进行平滑是很有效的技巧。它可以有效的移除噪声来避免将相似场景下的若干帧均同时提取为关键帧。

    这里比较推荐使用第三种方法来提取视频的关键帧

    获取源码点这里

    最初的代码来自于这里, 但是其代码本身有些问题,在读取超过100M的视频时程序会出现内存溢出的错误,因此我对其进行了优化,减去了不必要的内存消耗。

    精灵宝可梦的一个经典片段中进行了实验,平滑后的平均帧间差分强度如下图所示:

    plot

    提取的部分关键帧如下所示:

    fftsiftsift
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    效果还不错吧~

    我这里仅仅是对视频关键帧提取的方法进行了简单的探索,最终得到的效果也满足了我实际工作的需要。如果您对视频关键帧提取领域很了解,或者了解其他更好的方法,期待与您交流~

    最后,对算法感兴趣的小伙伴,欢迎关注我的github项目AI-Toolbox

    此项目旨在提高效率,快速迭代新想法,欢迎贡献代码~

    展开全文
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  • 如题,好像OpenCV里没有封装好的函数,有没有做过的朋友知道的?或者提取关键帧算法
  • 视频关键帧提取常用方法

    千次阅读 2019-12-26 17:07:00
    基于镜头的关键帧提取算法是视频检索领域中最先发展起来,也是目前最为成熟的一种通用方法,该算法的一般实现过程是:先按照某种技术手段把源视频文件按照镜头变化分割,然后在视频每个镜头中选择首、尾两帧作为关键...
    关键帧提取的常用方法
    1.基于镜头的方法

    基于镜头的关键帧提取算法是视频检索领域中最先发展起来,也是目前最为成熟的一种通用方法,该算法的一般实现过程是:先按照某种技术手段把源视频文件按照镜头变化分割,然后在视频每个镜头中选择首、尾两帧作为关键帧。这种方法的优点是实施起来很简单,算法的计算量也很小,但是这种方法存在很大的局限性,当视频中内容变化剧烈、场景非常复杂时,选取镜头中的首、尾两帧并不能代表视频的全部内容变化,所以该方法已经远远不能满足当今社会人们对关键帧提取的标准和要求。

    2. 基于运动分析的方法

    这种方法是一些学者基于物体运动特征的属性提出的一种关键帧提取算法,它一般的实现过程是:在视频镜头中分析物体运动的光流量,每次选择视频镜头中光流移动次数最少的视频帧作为提取到的关键帧。利用光流法计算视频帧的运动量公式如下所示:
    在这里插入图片描述
    式中,M(K)表示第 k 帧的运动量,Lx(i,j,k)表示第k帧像素点(i,j)处光流X的分量,Ly(i,j,k)表示第k帧像素点(i,j)处光流y的分量。计算完成后,取局部最小值作为所要提取的关键帧。计算公式如下所示:
    在这里插入图片描述
    这种方法可以从大部分视频镜头中提取适量的关键帧,提取到的关键帧也可以有效地表达出视频运动的特征。但是,这种方法主要的缺点是:算法本身的鲁棒性较差,因为它不仅依赖于物体运动的局部特征,而且计算过程也较为复杂,算法在时间上的开销代价较大。

    3. 基于视频聚类的方法

    这种方法在提取关键帧的过程中是通过聚类的方式来表达视频的主题,通过聚类把视频帧划分为若干个簇,这一过程结束后在每个簇中选取相应的帧作为关键帧。该算法基本思想是:首先,初始化一个聚类中心。其次,通过计算聚类中心与当前帧之间的范围,确定被分为类的参考帧或者作为类的新聚类中心。最后,我们选择离聚类中心最近的视频帧处理成关键帧。

    该算法的主要实现步骤如下:

    (1) 输入视频帧数据的集合表示为:X={x1,…xn},其中每个x分别代表的是第i帧对应的m维特征向量,在给定的初始聚类个数k(k≤n)的前提下,划分聚类的集合个数。

    (2) 基于视频帧的颜色直方图的属性来提取集合 X 中的特征值,根据提取到的颜色特征值划分聚类个数,划分过程可以用聚类模型的最小值C 来表示,计算公式如下所示:
    在这里插入图片描述
    式中C={C1,C2…Cn},就是聚类的结果,ui表示聚类ci的平均值。

    (3)从 中将视频帧的第一帧对应的特征向量x1 归入到第一个类中,并且将第一帧对应的的颜色直方图的特征值作为第一个类的初始质心。

    (4)计算视频帧到质心的距离,如果当前比较的视频帧的距离大于给定的初始阈值T ,那么就把该帧归入到新的类中;反之,把当前帧归入到距离它最近的类中,并且更新该类的质心。

    (5)重复 (4)过程,直到最后一帧对应特征向量的值nx 归入某一个类中或者其作为一个新的类中心。

    (6)每次选取距离聚类中心最近的视频帧作为关键帧。利用这种算法提取出的视频关键帧不仅冗余度小,而且关键帧可以很准确的反映出视频中发生的全部内容。但是,基于聚类的方法在划分聚类簇的过程中并没有充分考虑到各帧之间时间的先后变化顺序,并且在聚类之前需要预先设定一定数量的簇,所以该方法的适用性受到一定程度的限制。

    参考文献:基于信息熵的关键帧提取算法的研究与实现_高永

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  • 利用自适应阈值的聚类算法实现关键帧提取.pdf
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空空如也

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关键帧提取算法