最近学习视频和图像的处理，刚好要先将视频进行预处理。因为需要针对不同的镜头来做不一样的处理，所以在做进一步处理之前，要将整段视频进行分割处理。
先是在网上搜索了一下，找到一篇可以借鉴的文章 《视频镜头分割与关键帧提取》。里面把整个算法思路都说的很清楚，虽然没有具体的代码实现，这个不重要，思路比代码更重要，按照对应的思路，通过python写出了具体的实现代码，可是最后在我处理的视频上的效果不是很明显，所以暂时将这个方案搁置。
后来在github找到了一个关于如何为视频生成简介的项目，项目也是没有太多的实现，给了一篇国外论文的地址。花了三天时间总算把那篇难啃的英文论文看懂了，整理了一下里面的思路，然后将之前的思路结合起来，就写出了我自己的实现代码。
一、边缘检测
根据帧图像的灰度值直方图差异进行边缘检测，差异值越大的帧可能就是镜头边缘帧。这种方式可以避免在镜头移动或者图像中出现动态移动的时候差异，提高边缘检测的准确性。其中要注意的地方
1、相邻的两个镜头，中间的帧图像个数应该有一个阈值，也就是说帧数相差太少不认可为新的一个镜头
2、检测出来的镜头边缘帧，它与前一帧的差值应该是此镜头中，所有帧差中最大的。其的值也应该是当前镜头中所有帧差均值的一个倍数
二、具体算法
1、创建类，用来存储每一帧的信息。
# 由于我处理的视频一个就近2G，为了减少内存的消耗，所以不会再内存中存放帧的数据信息，只计算需要的数据后释放掉
class frame_info:
def __init__(self, index, diff):
self.index = index # 帧编号
self.diff = diff # 当前帧与前一帧的diff
2、创建函数，用来计算帧间差值。
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
n_pixel = frame.shape[0] * frame.shape[1]
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [16], [0, 256])
hist = hist * (1.0 / n_pixel)
diff = np.sum(np.abs(np.subtract(hist, pre_hist)))
这就是第一步遍历视频，计算整个视频中所有帧的帧差。存放到一个列表中，第一帧的帧差默认是0。
接下来就是对于边缘帧的检测
3、找寻差值最大的帧，这里需要简单说明一下算法思路
1、创建一个窗口，定义窗口中帧的数量，每次对窗口中的帧进行判断。然后取对应数量的帧；
2、计算窗口中差值最大的帧，定义为可疑的镜头边缘帧M再进行下一步判断；
3、取得前一镜头边缘帧P，判断当前M与P中间的帧数量，是否超过设定的镜头最小帧数阈值，如果不超过，则舍弃M，清空窗口数据，进行下一个镜头判断；否则进行下一步判断；
4、判断M的差值是不是P到M的平均差值(不包括M的差值)的一个阈值倍数。
def second_find_diff_max(list_frames = [], start_no = 0):
sus_max_frame = [] # 可疑的镜头帧，以M为值
window_frame = []
length = len(list_frames)
index_list = range(0, length)
for index in index_list:
frame_item = list_frames[index]
window_frame.append(frame_item)
if len(window_frame) < window_size:
continue
# 处理窗口帧的判断
max_diff_frame = getMaxFrame(window_frame)
max_diff_index = max_diff_frame.index
if len(sus_max_frame) == 0:
sus_max_frame.append(max_diff_frame)
continue
last_max_frame = sus_max_frame[-1]
'''
判断是否超过镜头跨度最小值
1、低于，则移除窗口中最大帧之前的所有帧(包括最大帧)，然后重新移动窗口
2、则进入下一步判断
'''
if (max_diff_index - last_max_frame.index) < m_MinLengthOfShot:
start_index = window_frame[0].index
if last_max_frame.diff < max_diff_frame.diff:
# 最后一条可疑frame失效
sus_max_frame.pop(-1)
sus_max_frame.append(max_diff_frame)
pop_count = max_diff_index - start_index + 1
else:
# 舍弃当前的可疑frame，整个窗口清除
pop_count = window_size
count = 0
while True:
window_frame.pop(0)
count += 1
if count >= pop_count:
break
continue
'''
镜头差超过最小镜头值后的下一步判断，判断是否为可疑帧
当前最大帧距离上一个可疑帧的平均差值是否差距很大
'''
sum_start_index = last_max_frame.index + 1 - start_no
sum_end_index = max_diff_index - 1 - start_no
id_no = sum_start_index
# print("{0}, {1}, {2}".format(sum_start_index, sum_end_index, id_no))
sum_diff = 0
while True:
sum_frame_item = list_frames[id_no]
sum_diff += sum_frame_item.diff
id_no += 1
if id_no > sum_end_index:
break
average_diff = sum_diff / (sum_end_index - sum_start_index + 1)
if max_diff_frame.diff >= (m_suddenJudge * average_diff):
sus_max_frame.append(max_diff_frame)
window_frame = []
continue
sus_last_frame = sus_max_frame[-1]
last_frame = list_frames[-1]
if sus_last_frame.index < last_frame.index:
sus_max_frame.append(last_frame)
return sus_max_frame
4、在上一步的处理后，其实效果已经可以实现部分了。但是在实际的测试中，发现效果还是有一定的问题，所以做了一个简单的优化步骤
具体的优化处理思路就是，处理在上面中在连续帧差值都比较波动大的时候，很容易出现镜头帧获取错误的问题。还有就是陡增、陡降的时候，镜头边缘帧的判断失误问题。
整体的思路就是：
1、如果当前可疑帧是陡增情况，即其前面的多个帧的差值都很低，突然其却很高，形成了一个近乎近90度的陡增效果，则认为其为镜头边缘帧
2、陡降的效果，类似于陡增处理
3、当前找到的可疑边缘帧，其帧差值应该是其附近（前后）一定帧数范围内的最大值；
def third_optimize_frame(tag_frames, all_frames, start_no):
'''
进一步优化
对于每一个分割镜头帧，其前后的帧的平均值都远远低于其
'''
new_tag_frames = []
for tag_frame in tag_frames:
tag_index = tag_frame.index
if tag_frame.diff < m_diff_threshold:
continue
# 向前取m_MinLengthOfShot个帧
pre_start_index = tag_index - m_offset_frame_count - m_offset
pre_start_no = pre_start_index - start_no
if pre_start_no < 0:
# 如果往前找时已经到头了，则认为此镜头不可取，将镜头交给最起始的帧
new_tag_frames.append(all_frames[0])
continue
pre_end_no = tag_index - 1 - start_no - m_offset
pre_sum_diff = 0
emulator_no = pre_start_no
while True:
pre_frame_info = all_frames[emulator_no]
pre_sum_diff += pre_frame_info.diff
emulator_no += 1
if tag_frame.index == 42230:
print("向前：{0}, {1}".format(pre_frame_info.index, pre_frame_info.diff))
if emulator_no > pre_end_no:
break
# 向后取m_MinLengthOfShot个帧
back_end_index = tag_index + m_offset_frame_count + m_offset
back_end_no = back_end_index - start_no
if back_end_no >= len(all_frames):
# 如果往后找时已经到头了，则认为此镜头不可取，将镜头交给结束的帧
new_tag_frames.append(all_frames[-1])
continue
back_start_no = tag_index + 1 - start_no + m_offset
back_sum_diff = 0
emulator_no = back_start_no
while True:
back_frame_info = all_frames[emulator_no]
back_sum_diff += back_frame_info.diff
emulator_no += 1
if emulator_no > back_end_no:
break
is_steep = False
# 判断是不是陡增/或者陡降
pre_average_diff = pre_sum_diff / m_offset_frame_count
print("前平均 {0}, {1}, {2}".format(tag_frame.index, tag_frame.diff, pre_average_diff))
if tag_frame.diff > (m_optimize_steep * pre_average_diff):
is_steep = True
back_average_diff = back_sum_diff / m_offset_frame_count
print("后平均 {0}, {1}, {2}".format(tag_frame.index, tag_frame.diff, back_average_diff))
if tag_frame.diff > (m_optimize_steep * back_average_diff):
is_steep = True
# 计算平均值，如果大于一定的阈值倍数，则认可，不然舍弃
sum_diff = pre_sum_diff + back_sum_diff
average_diff = sum_diff / (m_offset_frame_count * 2)
print("{0}, {1}, {2}".format(tag_frame.index, tag_frame.diff, average_diff))
if tag_frame.diff > (m_optimize * average_diff) or is_steep:
new_tag_frames.append(tag_frame)
return new_tag_frames
这样就得到了所有镜头帧的编号，然后对应视频找镜头帧编号就行了。我用了视频进行测试，得到的效果还是很满意的。
测试结果图片
其中33-0表示：截下来的视频镜头总数量——有问题的镜头数量
这样整体的结果就是：230——10，而且其中的错误镜头还有是因为视频花屏导致的。所以最后的成功率基本在90%以上，基本满足了需求。
如果有疑问或者有更好的建议，我们可以一起探讨，共同进步！
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