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  • python视频关键帧提取

    万次阅读 热门讨论 2018-07-30 14:59:56
    来自:... 有三个参数:videopath:视频路径 dir:生成的图片保存路径 len_window:数 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import operator import numpy as np import matplotl...

    来自:https://github.com/amanwalia92/KeyFramesExtraction

    有三个参数:videopath:视频路径    dir:生成的图片保存路径    len_window:帧数

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import cv2
    import operator
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import sys
    from scipy.signal import argrelextrema
    
    print(sys.executable)
    #Setting fixed threshold criteria
    USE_THRESH = False
    #fixed threshold value
    THRESH = 0.6
    #Setting fixed threshold criteria
    USE_TOP_ORDER = False
    #Setting local maxima criteria
    USE_LOCAL_MAXIMA = True
    #Number of top sorted frames
    NUM_TOP_FRAMES = 20
    
    #Video path of the source file
    videopath = 'video.mp4'
    #Directory to store the processed frames
    dir = './'
    #smoothing window size
    len_window = int(10)
    
    
    def smooth(x, window_len=13, window='hanning'):
        """smooth the data using a window with requested size.
        
        This method is based on the convolution of a scaled window with the signal.
        The signal is prepared by introducing reflected copies of the signal 
        (with the window size) in both ends so that transient parts are minimized
        in the begining and end part of the output signal.
        
        input:
            x: the input signal 
            window_len: the dimension of the smoothing window
            window: the type of window from 'flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman'
                flat window will produce a moving average smoothing.
    
        output:
            the smoothed signal
            
        example:
    
        import numpy as np    
        t = np.linspace(-2,2,0.1)
        x = np.sin(t)+np.random.randn(len(t))*0.1
        y = smooth(x)
        
        see also: 
        
        numpy.hanning, numpy.hamming, numpy.bartlett, numpy.blackman, numpy.convolve
        scipy.signal.lfilter
     
        TODO: the window parameter could be the window itself if an array instead of a string   
        """
        print(len(x), window_len)
        # if x.ndim != 1:
        #     raise ValueError, "smooth only accepts 1 dimension arrays."
        #
        # if x.size < window_len:
        #     raise ValueError, "Input vector needs to be bigger than window size."
        #
        # if window_len < 3:
        #     return x
        #
        # if not window in ['flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman']:
        #     raise ValueError, "Window is on of 'flat', 'hanning', 'hamming', 'bartlett', 'blackman'"
    
        s = np.r_[2 * x[0] - x[window_len:1:-1],
                  x, 2 * x[-1] - x[-1:-window_len:-1]]
        #print(len(s))
    
        if window == 'flat':  # moving average
            w = np.ones(window_len, 'd')
        else:
            w = getattr(np, window)(window_len)
        y = np.convolve(w / w.sum(), s, mode='same')
        return y[window_len - 1:-window_len + 1]
    
    #Class to hold information about each frame
    
    
    class Frame:
        def __init__(self, id, frame, value):
            self.id = id
            self.frame = frame
            self.value = value
    
        def __lt__(self, other):
            if self.id == other.id:
                return self.id < other.id
            return self.id < other.id
    
        def __gt__(self, other):
            return other.__lt__(self)
    
        def __eq__(self, other):
            return self.id == other.id and self.id == other.id
    
        def __ne__(self, other):
            return not self.__eq__(other)
    
    
    def rel_change(a, b):
       x = (b - a) / max(a, b)
       print(x)
       return x
    
    
    print("Video :" + videopath)
    print("Frame Directory: " + dir)
    
    
    cap = cv2.VideoCapture(str(videopath))
    
    
    curr_frame = None
    prev_frame = None
    
    frame_diffs = []
    frames = []
    ret, frame = cap.read()
    i = 1
    
    while(ret):
        luv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LUV)
        curr_frame = luv
        if curr_frame is not None and prev_frame is not None:
            #logic here
            diff = cv2.absdiff(curr_frame, prev_frame)
            count = np.sum(diff)
            frame_diffs.append(count)
            frame = Frame(i, frame, count)
            frames.append(frame)
        prev_frame = curr_frame
        i = i + 1
        ret, frame = cap.read()
    """
        cv2.imshow('frame',luv)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    """
    cap.release()
    #cv2.destroyAllWindows()
    
    if USE_TOP_ORDER:
        # sort the list in descending order
        frames.sort(key=operator.attrgetter("value"), reverse=True)
        for keyframe in frames[:NUM_TOP_FRAMES]:
            name = "frame_" + str(keyframe.id) + ".jpg"
            cv2.imwrite(dir + "/" + name, keyframe.frame)
    
    if USE_THRESH:
        print("Using Threshold")
        for i in range(1, len(frames)):
            if (rel_change(np.float(frames[i - 1].value), np.float(frames[i].value)) >= THRESH):
                #print("prev_frame:"+str(frames[i-1].value)+"  curr_frame:"+str(frames[i].value))
                name = "frame_" + str(frames[i].id) + ".jpg"
                cv2.imwrite(dir + "/" + name, frames[i].frame)
    
    
    if USE_LOCAL_MAXIMA:
        print("Using Local Maxima")
        diff_array = np.array(frame_diffs)
        sm_diff_array = smooth(diff_array, len_window)
        frame_indexes = np.asarray(argrelextrema(sm_diff_array, np.greater))[0]
        for i in frame_indexes:
            name = "frame_" + str(frames[i - 1].id) + ".jpg"
            #print(dir+name)
            cv2.imwrite(dir + name, frames[i - 1].frame)
    
    
    plt.figure(figsize=(40, 20))
    plt.locator_params(numticks=100)
    plt.stem(sm_diff_array)
    plt.savefig(dir + 'plot.png')
    

     

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    我记得之前我粗略写过i帧的判断:h264编码nalu结构介绍与i帧判断方法,但也是粗略的写了一下,本篇文章我决定就关键帧来做个详细点的说明,最基本的就是——什么是关键帧。 关键帧,就是说这一帧是连接两段不同的内容,这一帧后面的视频内容会有新的变化或过渡; 在时间轴上这一帧带有小黑点标志; 空白关键帧,跟...

    o8vx5wsaal.png

    问题描述:使用opencv把avi视频切分成静态图像,提取视频中的关键帧,保存为0.jpg、1.jpg、2.jpg..... 实现步骤:1)安装扩展库? 2)准备一个avi视频,这里以微课系列(5):python程序中__name__变量的用法中录制的视频为例。 3)编写代码,分离视频,保存静态图像。? 4)查看结果?...

    转码时长:转码时长指【开始转码时间】之后的转码时间长度,提供【原视频时长】和【自定义】两种时长选择。 抽帧方式抽取全部帧:抽取视频的每一帧。 抽帧频率:您可设定每秒钟抽取帧的数量,可输入1-50内的整数。 抽帧间隔:每隔指定秒数抽取1帧。 仅提取关键帧:通过对视频内容的理解,利用 ai 智能识别抽取最优帧...

    9h1vhkdrno.gif

    由于视频数据与图像数据的相似性,在上述列举的视频领域任务中大都可以借助图像方法来完成。 文本将讲解视频抽帧的几种方法,具体包括以下几种抽帧方式:抽取视频关键帧(ipb帧)抽取视频场景转换帧按照时间进行均匀抽帧抽取制定时间的视频帧在进行讲解具体的抽帧方式之前,我不得不介绍下ffmpeg。 ffmpeg是一套可以...

    并且支持客户自定义关键词且定位出关键词所在视频的时间点 支持实时流语音识别分析语音识别 文字识别 文字识别 快速识别视频中出现的文字信息 简体 繁体 英文等可用于视频内的自定义关键词的提取 也支持竖版文字的识别支持客户自定义关键词且定位出关键词所在视频的时间点 文字识别 帧标签识别帧标签识别 支持自定义...

    还结合腾讯云先进的 技术 通过对视频内容的理解智能计算选出最优的关键帧作为视频封面 可以有效提升视频点击率及用户视觉体验客户案例 开始使用腾讯云数据...规避违规风险 针对有大量 及 视频内容的电商 社交平台 在线教育 视频网站等领域数据万象 提供视频截帧 视频转动图 视频元信息提取等基础视频处理服务 此外...

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    提取最优帧生成截图作为封面,提升内容吸引力。 说明: 智能封面是付费服务,按照视频时长进行计费,具体费用请参见 媒体处理费用。 数据万象为每个账户提供每月500分钟的免费体验额度,超出后将正常计费。 未使用额度不会累积至下一月。 每个视频文件将智能分析输出3张最优的关键帧。 功能体验您可在线体验智能封面...

    每个视频文件将智能分析输出3张最优的关键帧。 数据万象也提供创建任务接口,可以根据参数进行配置,详情请参考 createmediajobs api 文档。 操作步骤登录...创建智能封面任务智能封面功能集成腾讯云音视频实验室先进的 ai 技术,通过对视频内容的理解,智能分析视频帧的质量、精彩程度、内容相关度,提取最优帧...

    rnycegprxz.jpeg

    提取关键点此前被视为需要大量数据才能完成的工作,但deepmind的一项最新研究可不这么认为。 deepmind的新模型transporter从原始视频帧中学习以物体为中心的抽象表示,并能用简单的算法生成控制策略和探索程序。 也就是说,用无监督的方法和寥寥数据,就能提取出关键点,在没有奖励的情况下,还能进行有效操控...

    frameinterval否integer视频处理的抽帧间隔,单位毫秒。 建议留空。 keywordslanguage否integer关键词语言类型,0为英文,1为中文。 keywordsstrings.n否...invalidparameter.featureextractionfailed特征提取失败invalidparameter.filecontentempty输入内容为空invalidparameter.imagedecodefailed输入图片无法...

    语音识别基于深度学习方案,帮助客户快速识别视频中的声音并转化成文字,支持客户自定义关键词且定位出关键词所在视频的时间点。 文字识别帮助客户识别视频中出现的文字信息,可用于视频内自定义关键词的提取,也支持竖版文字的识别。 帧标签识别基于深度学习方案,支持根据客户自定义视频截帧间隔,自动识别截帧画面...

    语音识别快速识别视频中的声音并转化成文字,支持客户自定义关键词且定位出关键词所在视频的时间点。 文字识别识别视频中出现的文字信息,可用于视频内自定义关键词的提取,也支持竖版文字的识别。 帧标签识别识别截帧画面内的标签,并定位标签所在的视频位置,帧标签涵盖人物、风景、人造物、建筑、动植物、食物等9...

    设备独自执行提取特征注册人脸 使用一台 设备专门用于提取特征然后通过服务器或者其他方式分发人脸特征到其他的 设备上 直接申请接入腾讯云人脸识别门禁...静态活体检测是否支持视频识别 只支持检测静态照片 建议将视频截帧识别静态活体检测可以应用在哪些场景中 建议用于对防攻击要求不高的场景对安全性要求高...

    mkz0knabeb.jpeg

    这基本上也呈现出了项目团队的大致思路:使用基于强化学习的关键帧提取算法,提取视频中有意义且有代表性的帧,然后对关键帧进行评估,确认主要的画面之后,再进行使用gan进行风格迁移,形成漫画风格。? 在风格迁移方面,研究团队对当前已经发表的漫画风格迁移模型进行了研究,最后基于cartoongan的方法,利用ms coco...

    vef2dbreih.jpeg

    在前段时间举行的 2018 年欧洲计算机视觉大会(eccv2018)上,周博磊与麻省理工学院的研究人员一共提出了一个附加的视频处理模块,该模块可以帮助被人们称为卷积神经网络(cnn)的人工智能系统填补视频帧之间的空白,从而大大提升了网络的活动识别能力。 机器学习系统通过仅仅在几个关键帧中观察物体如何变化从而有效...

    在本文中,我们描述了visione,一个视频搜索系统,它允许用户使用文本关键词、对象的出现及其空间关系、颜色的出现及其空间关系还有图像的相似性来搜索视频。 这些模式可以组合在一起来表达复杂的查询并满足用户的需求。 我们的方法的特点是,我们从关键帧提取的所有信息编码,如视觉深度特征,标签,颜色和目标位置...

    erx8djyxbb.jpeg

    例如,对于视频,首先进行镜头分割和关键帧提取,然后分发到镜头检索、片断检索、概念检测、视觉目标检测、人脸识别和视频字幕识别等模块。 基于多模态信息的分发结果,对各模态内容分别进行分析与识别,提取文本、图像、视频镜头、视频片断、视觉对象(如视觉目标、人脸)等语义描述信息。 进一步对多模态数据进行...

    yczr88r3gv.jpeg

    在关键地方写文件或者打日志,通过专业音视频分析工具,把问题定位到模块内部或者模块之间的边界上。 模块内部一般分析代码对码流的具体处理,模块之间...假设参考帧丢掉,后面p帧播放就会出现花屏,同时再用streameye工具分析这个ts的确如此:? 工具分析发现每个gop里面只有43帧,和设备端配置的50帧一个gop...

    8bg2ufmgvb.png

    下面为作者信息:? 视频动作定位是在视频中定位出正在执行动作的主体并识别出动作的问题。 请看下面这幅动图:? 很显然该问题包括:在多帧中定位主体和动作分类。 在对关键帧(当前帧)进行动作分类时,很显然要考虑之前的数据。 ?作者提出的算法正是在这一观察下, 结合3d-cnn 提取时空信息和2d cnn 提取位置信息再...

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  • 关键帧自动提取视频镜头分割和关键帧提取是视频检索的核心。首先,通过结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,根据视频内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到的检测镜头进行二次检测...

    视频信息的提取及处理

    1.

    关键帧自动提取

    视频镜头分割和关键帧提取是视频检索的核心。

    首先,

    通过

    结合直方图交集及非均匀分块加权的改进直方图方法,

    根据视频

    内容将视频分割为镜头;然后,利用基于像素的帧差法,对得到

    的检测镜头进行二次检测,优化检测结果;最后,在颜色空间的

    基础上,计算镜头内每帧的图像熵,从而确定关键帧序列。

    1

    )计算相邻两帧直方图的交集,并与设定阈值进行比较,

    以判断是否发生镜头变化。

    设定直方图相似度阈值的取值范围为

    0.75

    0.95

    并由大量实验得知当阈值设为

    0.9

    时,

    该方法综合

    效果最优。

    2

    )对于(

    1

    )所得结果,利用帧间灰度

    /

    颜色差值进行镜

    头边界的二次检测。结合非均匀分块加权(分为

    9

    块,中心部分

    所占比例最大,且权值和为

    1

    )的方法,计算每块像素差值并与

    预设的分块帧差阈值,

    作比较以进行标记;

    而后对每块的标记变

    量加权求和,

    并与设定的分块加权阈值进行比较,

    以判断是否发

    生镜头变化。

    3

    )考虑到强烈光照变化的情况,本文将帧数小于

    20

    的镜

    头划归到上一个镜头中。

    4

    )计算镜头内每帧的图像熵值,从每个镜头中提取综合

    图像熵最大的帧作为代表该镜头的关键帧。

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  • 简单地说,I 帧是关键帧,属于帧内压缩。就是和AVI的压缩是一样的。 P是向前搜索的意思。B是双向搜索。他们都是基于 I 帧来压缩数据。[1] - I帧表示关键帧,可以理解为这一帧画面的完整保留;解码时只需要本帧数据就...

    1. 关于IPB帧

    视频压缩中,每帧代表一幅静止的图像。而在实际压缩时,会采取各种算法减少数据的容量,其中IPB就是最常见的。

    简单地说,I 帧是关键帧,属于帧内压缩。就是和AVI的压缩是一样的。 P是向前搜索的意思。B是双向搜索。他们都是基于 I 帧来压缩数据。

    [1] - I帧表示关键帧,可以理解为这一帧画面的完整保留;解码时只需要本帧数据就可以完成(因为包含完整画面)

    [2] - P帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧(或P帧)的差别,解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别,生成最终画面。(也就是差别帧,P帧没有完整画面数据,只有与前一帧的画面差别的数据)

    [3] - B帧是双向差别帧,也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别(具体比较复杂,有4种情况),换言之,要解码B帧,不仅要取得之前的缓存画面,还要解码之后的画面,通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧压缩率高,但是解码时CPU会比较累~。

    2. 视频帧提取

    视频帧提取这里包括两种(基于 Python):

    [1] - 视频关键帧(I 帧)提取

    如:import os

    command = ['ffmpeg', '-i', video_path,

    '-vf', '"select=eq(pict_type\,I)"', #I 帧

    '-vsync', 'vfr', '-qscale:v', '2',

    '-f', 'image2',

    '%005d.jpg']

    os.system(' '.join(command))

    [2] - 视频均匀帧提取,如隔 1s 提取一帧#

    command = ['ffmpeg', '-i', video_path,

    '-r', str(frame_per_sec), # 指定抽取的帧率, 即从视频中每秒钟抽取图片的数量, 1代表每秒抽取一帧.

    '-q:v', '2', '-f', 'image2',

    '%008d.jpg']

    os.system(' '.join(command))

    3. 完整实现

    采用 multiprocessing 多进程,#!/usr/bin/python3

    #!--*-- coding: utf-8 --*--

    import os

    import sys

    import glob

    import shutil

    import codecs

    import time

    from multiprocessing import Pool

    def extract_keyframe(video_path, frame_path):

    video_id = os.path.basename(video_path).split('.')[0]

    if not os.path.exists(os.path.join(frame_path, video_id)):

    os.mkdir(os.path.join(frame_path, video_id))

    #

    command = ['ffmpeg', '-i', video_path,

    '-vf', '"select=eq(pict_type\,I)"',

    '-vsync', 'vfr', '-qscale:v', '2',

    '-f', 'image2',

    os.path.join(frame_path, video_id, '{}_%005d.jpg'.format(video_id))]

    os.system(' '.join(command))

    # 抽取视频关键帧时间

    command = ['ffprobe', '-i', video_path,

    '-v', 'quiet', '-select_streams',

    'v', '-show_entries', 'frame=pkt_pts_time,pict_type|grep',

    '-B', '1', 'pict_type=I|grep pkt_pts_time', '>',

    os.path.join(frame_path, video_id, '{}.log'.format(video_id))]

    os.system(' '.join(command))

    #

    # 采用时间戳重命名关键帧

    def rename_keyframe(video_path, frame_path, mode='key', frame_per_sec=1):

    video_id = os.path.basename(video_path).split('.')[0]

    id_files = glob.glob(os.path.join(frame_path, video_id, '*.jpg'))

    #

    id_files.sort()

    if mode == 'key':

    id_times = codecs.open(os.path.join(frame_path, video_id, '{}.log'.format(video_id))).readlines()

    id_times = [x.strip().split('=')[1] for x in id_times]

    for id_file, id_time in zip(id_files, id_times):

    shutil.move(id_file, id_file[:-9] + id_time.zfill(15) + '.jpg')

    else:

    id_time = 0.0

    for id_file in id_files:

    shutil.move(id_file, id_file[:-19] + '{:0>15.4f}'.format(id_time) + '.jpg')

    id_time += 1.0 / frame_per_sec

    #

    def extract_uniformframe(video_path, frame_path, frame_per_sec=1):

    video_id = os.path.basename(video_path).split('.')[0]

    if not os.path.exists(frame_path + video_id):

    os.mkdir(frame_path + video_id)

    #

    command = ['ffmpeg', '-i', video_path,

    '-r', str(frame_per_sec),

    '-q:v', '2', '-f', 'image2',

    os.path.join(frame_path, video_id, '{}_%08d.jpg'.format(video_id))]

    os.system(' '.join(command))

    #

    def extract(video_path, frame_path, mode='key', num_worker=5, frame_per_sec_q=1):

    if mode == 'key':

    pool = Pool(processes=num_worker)

    pool.apply_async(extract_keyframe, (video_path, frame_path),)

    pool.close()

    pool.join()

    rename_keyframe(video_path, frame_path)

    elif mode == 'uniform':

    pool = Pool(processes=num_worker)

    pool.apply_async(extract_uniformframe, (video_path, frame_path, frame_per_sec_q), )

    pool.close()

    pool.join()

    rename_keyframe(video_path, frame_path, mode='uniform', frame_per_sec=frame_per_sec_q)

    else:

    pass

    if __name__ == '__main__':

    video_path = 'test.mp4'

    frame_path = './outputs'

    extract(video_path, frame_path, mode='uniform')

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  • 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
    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...
  • 本发明属于信息安全技术领域,涉及视频内容信息的提取,具体来说,是一种视频关键帧提取算法。背景技术:随着Internet的应用和普及,多媒体信息检索系统对社会各领域产生越来越大的影响。传统的信息检索采用基于文本...
  • 利用Python视频进行关键帧提取
  • 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...
  • 这是一个用ffprobe和OpenCV提取I的脚本:import osimport cv2import subprocessfilename = '/home/andriy/Downloads/video.mp4'def get_frame_types(video_fn):command = 'ffprobe -v error -show_entries frame=...
  • 问题是这样的: 我有一段视频,我想提取出这个视频中的关键帧并保存为图片。有python相关方面的库或者函数可以实现这方面的功能吗? 哪位朋友能指导一下,十分感谢
  • I am currently working on keyframe extraction from videos.Code :while success:success, currentFrame = vidcap.read()isDuplicate = Falselimit = count if count <= 10 else (count - 10)for img in xrang....
  • 视频关键帧提取

    2014-11-29 20:48:32
    vs+opencv实现的视频关键帧提取,就是比较相邻帧的直方图差异
  • Python学习如何辨别好的Python教学视频每个人对好的Python视频的评判标准不一致,的核心是适合自己,且能学到并学会先进、符业需求的Python技能,这样的视频就是好视频,当你不知道如何选择的时候,就在网上多找一些...
  • python使用pyav库提取视频关键帧 pyav库简介 PyAV是[FFmpeg][FFmpeg]库的python绑定。其目标是提供底层库的所有功能和控制,但是尽可能多地管理细节。PyAV用于通过容器、流、包、编解码器和帧直接而精确地访问您的...
  • 问题是这样的:我有一段视频,我想提取出这个视频中的关键帧并保存为图片。有C++或者python相关方面的库或者函数可以实现这方面的功能吗? 哪位朋友能指导一下,十分感谢
  • 引言最近需要用到这样的一个功能,但是搜索了一下网上的方法,对于不依赖神经网络而且简单易行的方法估计只有间差分了,网上的间差分代码好像在我的Pycharm上跑不起来,莫得办法只能自己手写一个了,之前没有...
  • 视频提取关键帧提取

    千次阅读 2020-11-09 16:52:36
    视频提取关键帧提取 文章目录视频提取关键帧提取前言一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧?二、关键帧提取方法三、整理结果参考资料: 前言 正所谓做工作要做好记录,现在,我要开始记录啦。 一、什么是关键帧和为...
  • 如下所示: import cv2 vidcap = cv2.VideoCapture('005.avi') success,image = vidcap.read() count = 0 success = True while success: success,image = vidcap.read() cv2.imwrite("frame%d.jpg" % count, ...
  • 主要为大家详细介绍了python读取视频流提取视频帧的两种方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 本文首先介绍了关键帧提取技术的研究背景和意义,以及国内外的研究现 状,然后对当一前比较流行的一些关键帧提取方法进行了阐述和详细的分析,并对 每一种方法进行了测试。常见的关键帧提取算法有、基于镜头边界的方法...
  • 基于python+opencv提取视频指定关键帧

    千次阅读 2019-07-07 09:08:49
    提取关键帧:不用遍历整个视频!! 第一步,打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture(vedio) 第二步,设置视频起始帧 cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, keys_frame) # keys_frame为关键帧的序号 第三步,读取关键帧 ...
  • python opencv提取关键帧.pdf
  • 见代码,改进了对于大...len_window如果改大到100,会使局部运行感知不明显,图中的松鼠比较小,就不会被感知到,程序会认为整体没啥变化就不会生成关键帧 处理的视频文件下载:https://download.csdn.net/download..
  • Katna :自动执行视频关键帧提取视频压缩,图像自动裁剪和智能图像大小调整任务的工具 资源 主页和参考: : 描述 Katna自动执行无聊的,容易出错的视频关键/最佳帧提取任务,视频压缩以及使用ML进行图像裁剪和...
  • CV | Python + OpenCV从视频提取关键帧

    千次阅读 2019-05-13 16:43:07
    ),因此再次贴出利用OpenCV从视频提取关键帧Python代码。 程序 功能:自动的读取指定文件夹下的所有文件,并且按照文件类型和名称的不同,提取该文件夹下所有视频,并按照名称的不同,分类保存从视频提取的...
  • [OpenCV] 基于聚类的视频关键帧提取

    万次阅读 热门讨论 2017-01-06 11:22:21
    2.《一种基于视频聚类的关键帧提取方法》    右边为提取出来的关键帧  聚类的基本思想是,先把视频聚成n个类,这n个类内的视频帧是相似的,而类与类之间的视频帧是不相似的。第二步是从每个类内提取一个...

空空如也

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