c++调用opencv库实现视频关键帧提取--灰度帧差法

为了提取关键帧，这里使用帧差法，语言为C语言，调用opencv库实现。

我们将视频第一帧设定为关键帧，后面的每一个帧与前一个关键帧进行像素帧差(灰度图)，并设定阈值判断发生变化的像素点比例，通过此比例判断帧是否有发生突变，有发生突变的帧设定为关键帧并保存在特定文件夹中。以此循环将所有帧遍历完成即可。

在测试程序前，为了方便测试，我们将电影截取为两分钟的片段，不然太长了不方便测试，如果有备好的视频片段可以跳过这一步。在终端terminal打开窗口，输入以下命令，将（流浪地球）liulang_earth.mkv在一小时16分到一小时18分截取两分钟的视频片段并不保存为cutout1.mp4。之后对此两分钟视频提取关键帧。

 ffmpeg  -i ./liulang_earth.mkv -vcodec copy -acodec copy -ss 01:16:00 -to 01:18:00 ./cutout1.mp4 -y

程序我是放在文本编辑器中的，然后用g++编译。将pixels_cha.cpp编译生成pixels_cha可执行程序。g++编译命令如下

g++ `pkg-config opencv --cflags` pixels_cha.cpp -o pixels_cha `pkg-config opencv --libs

成功后再终端继续输入 ./pixels_cha 即可运行程序。如果使用其他编译器也是没有问题的。

程序如下

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect/objdetect.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>
#include <string.h>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{system("color 2F");long currentFrame = 1;float p;VideoCapture cap;//这里放置需要提取关键字的视频cap.open("./cutout1.mp4");if(!cap.isOpened())//如果视频不能正常打开则返回{   cout<< "cannot open video!"<<endl;    return 0;}Mat frame_key;cap>>frame_key;if(frame_key.empty())cout<< "frame_key is empty!" << endl;imshow("fram_1",frame_key);waitKey(20);stringstream str;  str<<"./keyframes_pixels_cha/" <<currentFrame << ".jpg";  cout << str.str() << endl;  imwrite(str.str() , frame_key);  Mat frame;Mat previousImage,currentImage,resultImage; while(1){//printf(">>>>>>>>>>>>>00");currentFrame++;Mat frame;cap>>frame;//printf(">>>>>>>>>>>>>1");if(frame.empty()){cout<< "frame is empty!" << endl;break;}imshow("fram_1",frame);waitKey(20);Mat srcImage_base, hsvImage_base;Mat srcImage_test1, hsvImage_test1;srcImage_base = frame_key;srcImage_test1 = frame;                                  //将图像从BGR色彩空间转换到 HSV色彩空间cvtColor(srcImage_base, previousImage, CV_BGR2GRAY);cvtColor(srcImage_test1, currentImage, CV_BGR2GRAY);        //printf(">>>>>>>>>>>>>2");absdiff(currentImage,previousImage,resultImage);  //帧差法，相减//printf(">>>>>>>>>>>>>3");threshold(resultImage, resultImage, 10, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //二值化，像素值相差大于20则置为255，其余为0printf(">>>>>>>>>>>>>1\n");float counter = 0;float num = 0;// 统计两帧相减后图像素for (int i=0; i<resultImage.rows; i++){ uchar *data = resultImage.ptr<uchar>(i); //获取每一行的指针for (int j=0;j<resultImage.cols; j++){num = num+1;if (data[j] == 255) //访问到像素值{counter = counter+1;}                  }}p = counter/num;// counter  num  p 分别为  有变化的像素点数  总像素点数目  比例printf(">>>>>>counter>>>>num>>>>p: %f  %f  %f  \n",counter,num,p);if (p > 0.55) //达到阈值的像素数达到一定的数量则保存该图像{//printf(">>>>>>>>>>>>>6");cout<< ">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>.>>>>>>>.this frame is keyframe!"<<endl;frame_key = frame;cout << "正在写第" << currentFrame << "帧" << endl;  stringstream str;   //写视频保存目录,我的是  ./keyframes_pixels_cha/xx.jpg  xx为当前帧的序号str<<"./keyframes_pixels_cha/" <<currentFrame << ".jpg";  cout << str.str() << endl;  imwrite(str.str() , frame_key);  }else{cout<< ">>>>>>>>>>>>.this frame is not keyframe!"<<endl;}}
}

程序运行结果如下。第一帧不知道怎么不显示图，不过双击后仍然可以打开的。关键帧名字代表该帧属于视频中的第几帧。结果很理想，没有太多冗余帧。程序中可调参数为threshold(resultImage, resultImage, 10, 255.0, CV_THRESH_BINARY)中的 10，10为二值化阈值，还有p，p为比例。通过调节这两个参数可以优化关键帧提取结果。

如果有需要视频片段+程序的压缩包的，我已经在csdn上传的资源https://download.csdn.net/download/weixin_39704651/11181825

也可以在评论留下邮箱我发送过去。欢迎讨论~

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