Flask+视频关键帧提取——媒体大数据实例分析-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flask+视频关键帧提取——媒体大数据实例分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

1.编写目的

一方面是分享思路（啥都搜不到真的好痛苦）
另一方面是记录一下，方便自己以后查（感谢提供资料的师哥师姐们和老师）

2.实验环境

操作系统：Win10
IDE：PyCharm 2021.3 (Community Edition)
Python：3.8

3.实现内容

获取用户上传的视频，逐帧分析视频，分别使用均值哈希算法（ahash）、差值哈希算法（dhash）、感知哈希算法（phash）、三通道直方图算法（classify_hist_with_split）计算相邻帧的图片相似度，通过与阈值相比较提取视频分镜头关键帧，并通过flask将结果展示在网页上。

一、基础代码

1. 视频帧分割、保存

import cv2

video_path="static/video/ghz.mp4"
image_save="per_frame/"

cap=cv2.VideoCapture(video_path) #  VideoCapture()中参数是0表示打开笔记本的内置摄像头;参数是视频文件路径则打开
video_frame_count=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) # 视频帧数

for i in range(int(video_frame_count)):
    # 按帧读取视频
    ret,frame=cap.read() # cap.read()按帧读取视频;ret为True 或者False代表有没有读取到图片;frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。
    # 图片转灰度
    frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的颜色空间
    # 保存
    cv2.imwrite('per_frame/image{}.jpg'.format(i),frame)

2. 图片相似度计算

2-0.基于相等判断图像是否相同


import operator
from PIL import Image
import os
os.chdir('e:\mediabigdata')

a=Image.open('./img/image0.jpg')
b=Image.open('./img/image0.jpg')

out=operator.eq(a,b)
print(out)

2-0.基于numpy计算图像是否相似

import numpy as np
from PIL import Image

import os
os.chdir('e:\mediabigdata')

a=Image.open('./img/image0.jpg')
b=Image.open('./img/image0.jpg')

diff=np.subtract(a,b)
out=not np.any(diff)
print(out)

2-1. 均值哈希算法

aHash速度较快，但精确度较低；pHash则反其道而行之，精确度较高但速度较慢；dHash兼顾二者，精确度较高且速度较快。

1.均值哈希和差值哈希算法的时间都比感知哈希少，因为感知哈希resize为32*32，并且要进行DCT离散余弦变换，这个计算比较耗时
2.改变图片的亮度，色度，对比度，锐度，均值哈希的效果都是最好的，几乎不受影响，其次是差值哈希，最差是感知哈希
3.但是感知哈希在图片旋转以及resize后，效果比前两者要好

步骤：

图片缩放，一般为88，或者3232（为了保留图像的结构，降低图像的信息量，需要去掉细节、大小和横纵比的差异，建议把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片）
将图片灰度化
求平均值，并根据平均值将每一个像素二值化（遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0）
将8*8=64位bit，每8个比特为一个十六进制值，转换成字符串，生成哈希值（指纹）

①获取hash值：

# 均值哈希算法
def aHash(img):
    # 缩放为8*8
    img = cv2.resize(img, (8, 8))
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
    s = 0
    hash_str = ''
    # 遍历累加求像素和
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            s = s + gray[i, j]
    # 求平均灰度
    avg = s / 64
    # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if gray[i, j] > avg:
                hash_str = hash_str + '1'
            else:
                hash_str = hash_str + '0'
    return hash_str

②计算汉明距离：
生成每一个图片的哈希值后，需要计算哈希值的距离，来判断两张图片的相似度。一般使用汉明距离，也就是逐位计算两张图片的哈希值是否相同。
算法中1和0顺序组合起来的即是图片的指纹hash。顺序不固定，但是比较的时候必须是相同的顺序。
对比两幅图的指纹，计算汉明距离，即两个64位的hash值有多少是不一样的，不同的位数越小，图片越相似
汉明距离：一组二进制数据变成另一组数据所需要的步骤，可以衡量两图的差异，汉明距离越小，则相似度越高。汉明距离为0，即两张图片完全一样

# Hash值对比，计算汉明距离
def cmpHash(hash1, hash2):
    n = 0
    # hash长度不同，则返回-1代表传参出错
    if len(hash1) != len(hash2):
        return -1
    # 遍历判断
    for i in range(len(hash1)):
        # 不相等则n计数+1，n最终为相似度
        if hash1[i] != hash2[i]:
            n = n + 1
    return n # 返回汉明距离

③使用汉明距离量化两张图像的相似性：

## 方法1：调用均值哈希算法，得到哈希值，计算汉明距离
        hash1 = aHash(frame0)
        hash2 = aHash(frame1)
        n1 = cmpHash(hash1, hash2) # 汉明距离
        s = 1 - float(n1 / 64) # 得到一个不大于1的数值，值越大图片相似度越高

2-2. 差值哈希算法

相比pHash，dHash的速度更快，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。
步骤：

图片缩放为9*8大小
将图片灰度化
差异值计算（计算相邻像素间的差异值，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值；前一个像素大于后一个像素则为1，否则为0）
生成哈希值

①获取hash值：

# 差值哈希算法
def dHash(img):
    # 缩放9*8
    img = cv2.resize(img, (9, 8))
    # 转换灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hash_str = ''
    # 每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:
                hash_str = hash_str + '1'
            else:
                hash_str = hash_str + '0'
    return hash_str

②使用汉明距离量化两张图像的相似性：

## 方法2：调用差值哈希算法，得到哈希值，计算汉明距离
        hash1 = dHash(frame0)
        hash2 = dHash(frame1)
        n2 = cmpHash(hash1, hash2)
        s = 1 - float(n2 / 64)

2-3. 感知哈希算法

感知哈希算法可以获得更精确的结果，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率。

图片缩放为32*32大小
将图片灰度化
对图片进行离散余弦变换（DCT），转换的频域
取频域左上角8*8大小（图片的能量都集中在低频部分，低频位于左上角）
计算平均值，并根据平均值二值化（同平均哈希）
生成哈希值

DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可以在量化编码后利用DCT反变换，在接收端恢复原始的图像信息。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零，DCT具有适用于图像压缩的特性。将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值得系数归零，这就是图像压缩中的量化过程，然后进行逆DCT运算，可以得到压缩后的图像。
①获取hash值：

# 感知哈希算法
def pHash(img):
    # 缩放32*32
    img = cv2.resize(img, (32, 32))  # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC # 指定图像缩放之后，重新计算像素的方式，默认是INTER_LINEAR

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换
    dct = cv2.dct(np.float32(gray)) # 计算DCT: DCT把图片分离成分率的集合；dct输入必须为单通道浮点型
    # opencv实现的掩码操作
    dct_roi = dct[0:8, 0:8] # DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率

    hash = []
    avreage = np.mean(dct_roi) # 求均值，返回一个实数
    for i in range(dct_roi.shape[0]):
        for j in range(dct_roi.shape[1]):
            if dct_roi[i, j] > avreage:
                hash.append(1)
            else:
                hash.append(0)
    return hash

②使用汉明距离量化两张图像的相似性：

## 方法3：调用感知哈希算法，得到哈希值，计算汉明距离
        hash1 = pHash(frame0)
        hash2 = pHash(frame1)
        n3 = cmpHash(hash1, hash2)
        s = 1 - float(n3 / 64)

2-4. 三通道直方图算法

辅助理解
简单的理解：图像像素的统计分布，即像素值（0-255）之间的像素值，在一幅图像上的统计结果就是直方图。
①计算单通道：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-429148.html

# 灰度直方图算法
def calculate(image1, image2):
    # 计算单通道的直方图的相似值
    hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0]) # 统计图像的像素直方图
    hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
    # 计算直方图的重合度
    degree = 0
    for i in range(len(hist1)):
        if hist1[i] != hist2[i]:
            degree = degree + \
                     (1 - abs(his