python 黑屏检测

from autost.api import *

import cv2

dark_pixels_threshold = 20

dark_pixels_weight = 0.85

def get_oringe_frame_info(frame):

# 获取原始的一帧图像矩阵的行数和列数

r, c = frame.shape[:2]

print('原始的一帧图像矩阵的行数和列数分别为: ', r,"*",c)

def get_sum_pixels(gray_img):

# 获取灰度图矩阵的行数和列数

r, c = gray_img.shape[:2]

print('灰度图矩阵的行数和列数分别为: ', r,"*",c)

piexs_sum = r * c # 整个灰度图的像素个数为r*c

print('整个灰度图的像素个数为: ', piexs_sum)

return piexs_sum

def get_sum_dark_pixels(gray_img):

# 获取偏暗的像素(表示0~19的灰度值为暗) 此处阈值可以修改

dark_points = (gray_img < dark_pixels_threshold)

target_array = gray_img[dark_points]

dark_sum = target_array.size

print('偏暗的像素总数为: ', dark_sum)

return dark_sum

def check_dark_screen(piexs_sum, dark_sum):

# 判断灰度值为暗的百分比

dark_prop = dark_sum / (piexs_sum)

if dark_prop >= dark_pixels_weight:

error("该帧图像为黑屏，请确认是否有问题")

else:

print("该帧图像不是黑屏，没有问题")

def start():

#录制视频

video_path = video_record(5)[2]

print(video_path)

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

while True:

#逐帧采集视频流

grabbed, frame = cap.read()

if not grabbed:

break

#获取原始的一帧图像矩阵的行数和列数

get_oringe_frame_info(frame)

box_data = frame[124:131, 479:510] # 取矩形目标区域

#把图片转换为单通道的灰度图

gray_img = cv2.cvtColor(box_data, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取整个灰度图的像素个数

piexs_sum = get_sum_pixels(gray_img)

#获取偏暗的像素个数

dark_sum = get_sum_dark_pixels(gray_img)

#check 是否黑屏

check_dark_screen(piexs_sum, dark_sum)

start()

'''

while True:

grabbed, frame_lwpCV = cap.read() # 逐帧采集视频流

if not grabbed:

break

print('dddddd', frame_lwpCV[0,0])

#frame_data = np.array(frame_lwpCV) # 每一帧循环存入数组

#box_data = frame_data[121:289, 281:560] # 取矩形目标区域

#print(box_data)

break

'''

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