python opencv 分类白天与夜景视频

简诉

最近有个数据需要分类处理，是一批含有白天跟夜晚的视频数据，需要进行区分开来，单个视频严格是只有一个场景的，比如说白天整个视频就一定是白天，因为数据量有些大，几千个视频，所以就使用代码简单区分下，最后运行结果还可以，准确率百分之80十多，当然本批数据不用太严格，所以代码区分完全够了。

逻辑

opencv读取视频
视频帧图片转为灰度值图片
检测偏暗元素所占整张图片的比例，大于一定阈值就认为该视频为黑夜。
选取一部分视频进行判断，并不是整个视频跑完。
当这部分视频帧为黑夜占比选取全部视频帧的50%时认为该视频为黑夜环境，移动该视频文件到另外一个文件夹。

结果

最初先测试9个视频，100%分类正确。

在进行多次阈值预设后，选取一个比较合适的阈值进行处理，准确率大概86%左右。

源码

import cv2
import numpy as np
import os,time
import shutil
def GetImgNameByEveryDir(file_dir,videoProperty):  FileNameWithPath = [] FileName         = []FileDir          = []for root, dirs, files in os.walk(file_dir):  for file in files:  if os.path.splitext(file)[1] in videoProperty:  FileNameWithPath.append(os.path.join(root, file))  # 保存图片路径FileName.append(file)                              # 保存图片名称FileDir.append(root[len(file_dir):])               # 保存图片所在文件夹return FileName,FileNameWithPath,FileDirdef img_to_GRAY(img,pic_path):#把图片转换为灰度图gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#获取灰度图矩阵的行数和列数r,c = gray_img.shape[:2]piexs_sum=r*c #整个图的像素个数#遍历灰度图的所有像素#灰度值小于60被认为是黑dark_points = (gray_img < 60)target_array = gray_img[dark_points]dark_sum = target_array.size #偏暗的像素dark_prop=dark_sum/(piexs_sum) #偏暗像素所占比例if dark_prop >=0.60: #若偏暗像素所占比例超过0.6,认为为整体环境黑暗的图片return 1else:return 0if __name__ =='__main__':path="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cut_video"new_path=path+"\\DarkNight"if not os.path.exists(new_path):os.mkdir(new_path)FileName,FileNameWithPath,FileDir=GetImgNameByEveryDir(path,'.mp4')for i in range(len(FileNameWithPath)):video_capture = cv2.VideoCapture(FileNameWithPath[i])video_size = (int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))total_frames = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))video_fps = int(video_capture.get(5))start_fps=2*video_fps #从2秒开始筛选end_fps=6*video_fps #6秒结束avg_fps=end_fps-start_fps #总共fpsvideo_capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_fps) #设置视频起点new_paths=new_path+"\\"+FileName[i]j=0count=0while True:success,frame = video_capture.read()if success:j += 1if(j>=start_fps and j <= end_fps):flag=img_to_GRAY(frame,FileNameWithPath[i])if flag==1:count+=1elif(j>end_fps):breakelse:breakprint('%s,%s'%(count,avg_fps))if count>int(avg_fps*0.48): #大于fps50%为黑夜print("%s,该视频为黑夜"%FileNameWithPath[i])video_capture.release() #释放读取的视频，不占用视频文件time.sleep(0.2)shutil.move(FileNameWithPath[i],new_paths)else:print("%s,该视频为白天"%FileNameWithPath[i])

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