Class6——筛选后显示+scipy色彩聚类

一、用哈希算法将图片筛选后显示在网页上

Hash.py

from flask import Flask,render_template
import cv2
import osapp=Flask(__name__)def aHash(img):# 缩放为8*8img = cv2.resize(img, (8, 8))# 转化为灰度图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# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2):n = 0print(hash1)print(hash2)# hash长度不同则返回-1代表传参出错if len(hash1) != len(hash2):return -1# 遍历判断for i in range(len(hash1)):# 不相等则n计数+1，n最终为相似度if hash1[i] != hash2[i]:n = n + 1sim=1-n/64return simdef genFrame():v_path='static/video.mp4'image_save='static/pic'if not(os.path.exists(image_save)):os.mkdir(image_save)cap=cv2.VideoCapture(v_path)fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)_,img1=cap.read()cv2.imwrite('static/Hash2021/image{}.jpg'.format(0),img1)for i in range(int(fc-1)):_,img2=cap.read()hash1=aHash(img1)hash2=aHash(img2)n=cmpHash(hash1,hash2)if n<0.6:cv2.imwrite('static/Hash2021/image{}.jpg'.format(i),img2)img1=img2genFrame()

hash.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>Title</title>
</head>
<body>
均值哈希帧数：{{framecount}}<br>
{% for i in range(framecount) %}
<img height="40" src="static/Hash2021/{{filename[i]}}" />
{{filename[i]}}
{% endfor %}
</body>
</html>

在main.py加上

@app.route('/shot')
def shot():path='static/Hash2021'filename=os.listdir(path)framecount=len(filename)print(filename)print(type(filename))print(filename)return render_template('hash.html',filename=filename,framecount=framecount)

二、scipy色彩聚类

1.用图片的缩略图进行聚类

import os
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as pltim=np.array(Image.open('hk7.jpg'))#用缩略图聚类
def colorz(filename,n=3):img=Image.open(filename)img=img.rotate(-90)img.thumbnail((200,200))w,h=img.sizeprint(w,h)print('w*h=',w*h)plt.axis('off')plt.imshow(img)plt.show()points=[]for count,color in img.getcolors(w*h):points.append(color)return pointscolorz('hk7.jpg',3)

2.对色彩进行聚类

#对色彩聚类
from scipy.cluster.vq import vq, kmeans, whiten
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as nppoints=colorz('hk7.jpg',3)
print(points[0:10]) fe=np.array(points,dtype=float)  #聚类需要是float或者double
print(fe[0:10])
book=np.array((fe[100],fe[1],fe[8],fe[8]))
print(type(book))
print('book: \n',book)codebook, distortion=kmeans(fe,7)print('codebook:', codebook)
centers=np.array(codebook,dtype=int)
print(centers)
print('distortion:',distortion)fe=np.array(points)
plt.scatter(fe[:,0],fe[:,2],c='b')
plt.scatter(codebook[:,0],codebook[:,2],c='r')
plt.show()

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