#计算机视频处理使用ffmpeg对视频进行操作、视频分镜

参考文档：
官网
音视频处理工具ffmpeg
ffmpeg官方文档
音视频合成分割

基本用法
ffmpeg 处理视频音频

转化方式	编码
转化格式	ffmpeg -i out.mp4 -vcodec copy -acodec copy out.flv / ffmpeg -i out.ogv -vcodec h264 out.mp4
只抽取视频	ffmpeg -i out.mp4 -an -vcodec copy out.h264
只提取音频	ffmpeg -i out.mp4 -acodec copy -vn out.aac
ffmpeg提取YUV数据	ffmpeg -i input.mp4 -an -c:v rawvedio -pix_fmt uyv420p out.yuv
ffmpeg 提取PCM数据	ffmpeg -i input.mp4 -vn -ar 44100 -ac2 -f s16le out.pcm
图片转视频	ffmpeg -y -r 1 -i %d.jpg -vcodec libx264 pic.mp4
视频转图片	ffmpeg -r 1 -i pic.mp4 frame_%02d.png
剪切视频	ffmpeg -ss 0:00:00 -t 0:00:15 -i Try.mp4 -vcodec copy -acodec copy little.mp4
抽取视频中音乐	ffmpeg -i little.mp4 -vn -ar 44100 -ac 2 -ab 192 -f mp3 sound.mp3
视频转gif图	ffmpeg -i little.mp4 gif_test.gif
视频+音频背景音，合成视频	ffmpeg -i pic.mp4 -i sound.mp3 -t 10 -y composite_mp4.mp4
去掉背景音	ffmpeg -i little.mp4 -c:v copy -an no-audio.mp4
音频合成	ffmpeg -y -i "concat: test1.mp3
音频切分	ffmpeg -y -i input.mp3 -ss 00:00:00 -t 00:00:05 outpath.mp3
加速四倍	ffmpeg -i TheOrigin.mp4 -vf “setpts=0.25*PTS” UpTheOrigin.mp4

【参数说明】
-vcodec copy：视频编码处理方式
-acodec copy：音频编码处理方式
-t 时长
-y 是否覆盖同名文件
-ss 时间段表达式,例如 00:00:01 表示为视频第一秒
vframes 视频帧数
-i ：指定要转换视频的源文件
-s ：视频转换后视频的分辨率
-r ：视频转换换的桢率(默认25桢每秒)
-b ：视频转换换的bit率
-ab ：音频转换后的bit率(默认64k)
-ac ：制定转换后音频的声道
-ar ：音频转换后的采样率

注意：用 -ss 和 -t 选项与用 -t，从第 30 秒开始，向后截取 10 秒的视频，并保存：ffmpeg -i input.wmv -ss 00:00:30.0 -c copy -t 00:00:10.0 output.wmv / ffmpeg -i input.wmv -ss 30 -c copy -t 10 output.wmv
达成相同效果，也可以用 -ss 和 -to 选项，从第 30 秒截取到第 40 秒：ffmpeg -i input.wmv -ss 30 -c copy -to 40 output.wmv
多个视频合并

$ cat mylist.txt
file ‘/path/to/file1’
file ‘/path/to/file2’
file ‘/path/to/file3’ $
ffmpeg -f concat -i mylist.txt -c copy output

多个视频文件合并，更多时候，由于输入文件的多样性，需要转成中间格式再合成：
ffmpeg -i input1.avi -qscale:v 1
intermediate1.mpg ffmpeg -i input2.avi -qscale:v 1 intermediate2.mpg
cat intermediate1.mpg intermediate2.mpg > intermediate_all.mpg ffmpeg
-i intermediate_all.mpg -qscale:v 2 output.avi

视频分镜处理

1、基于哈希算法

def aHash(img):# 缩放为8*8plt.imshow(img)plt.axis('off')  #去掉坐标轴#plt.show()img = cv2.resize(img, (8, 8))plt.imshow(img)plt.axis('off')  #去掉坐标轴#plt.show()# 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 = 0hash_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、基于差值感知算法

# 差值感知算法
def dHash(img):# 缩放8*8img = 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

3、基于感知哈希算法

# 感知哈希算法(pHash)
def pHash(img):# 缩放32*32img = cv2.resize(img, (32, 32))  # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC# 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))# opencv实现的掩码操作dct_roi = dct[0:8, 0:8]hash = []avreage = np.mean(dct_roi)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

4、基于RGB的直方图

# 通过得到RGB每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):# 将图像resize后，分离为RGB三个通道，再计算每个通道的相似值image1 = cv2.resize(image1, size)image2 = cv2.resize(image2, size)plt.imshow(image1)#plt.show()plt.axis('off')plt.imshow(image2)#plt.show()plt.axis('off')sub_image1 = cv2.split(image1)sub_image2 = cv2.split(image2)sub_data = 0for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):sub_data += calculate(im1, im2)sub_data = sub_data / 3return sub_data

5、基于单通道直方图

# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])plt.plot(hist1, color="r")plt.plot(hist2, color="g")#plt.show()# 计算直方图的重合度degree = 0for i in range(len(hist1)):if hist1[i] != hist2[i]:degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))else:degree = degree + 1degree = degree / len(hist1)return degree

【分帧比较视频的前后帧相似度，将相似度较低的帧提取出来】

for i in range(549):img1 = cv2.imread('image/image{}.jpg'.format(i))img2 = cv2.imread('image/image{}.jpg'.format(i+1))n = classify_hist_with_split(img1, img2)if (n[0]<0.51):print('三直方图算法相似度：',n)cv2.imwrite('shot1/image{}.jpg'.format(i+1),img2)if n==1:continue#hash1= pHash(img1)#hash2= pHash(img2)#n = cmpHash(hash1, hash2)#if (n>10):#print('均值哈希算法相似度：',n)#cv2.imwrite('shot/image{}.jpg'.format(i+1),img2)

注意：在三直方图计算相似度时可能出现n=1的情况，此时不能用n[0]与常数进行比较，需要新增条件if。

测试结果，哈希算法设值为10左右时，效果较好，能够保留同场景中的人物变化较大的细节。

在三直方图的测试当中，设置值为0.6左右能够较好区分不同场景。

其他测试结果：
【ahash设值20：包容度过高，区分力度不强】

【三直方图设值为0.5左右效果：区分度过于明显，将一些不同景别但画面类似的也过滤了】

切割一分钟视频

import cv2
import subprocesssubprocess.call(r'D:/image/ffmpeg/bin/ffmpeg.exe -y -i d:/image/v.mp4 -ss 00:00:0.0 -t 00:01:00.0 -acodec copy -vcodec copy -async 1 d:/image/b3.mp4')
print ('over')

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