第一步:获取视频第一帧图片

第二步:进行识别

import os

import numpy as np

import cv2 as cv

from skimage import filters, io

class DetectException(Exception):

pass

class DetectionUtil:

DARK_THRES_PIXEL = 20

DARK_THRES_PERCENT = 0.90

QUALITY_THRES = 30

def unqualified_detection(self, image_path):

"""black screen or low quality."""

# image = cv.imread(image_path)

try:

image = io.imread(image_path)

except Exception as e:

raise DetectException(e)

image = image[:, :, ::-1]

gray_image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

row, col = gray_image.shape[:2]

pixel_count = row*col

dark_condition = (gray_image

dark_array = gray_image[dark_condition]

if dark_array.size / pixel_count >= self.DARK_THRES_PERCENT:

return True

quality = self.genengrad_detection(image)

if quality < self.QUALITY_THRES:

return True

return False

def _preprocess_image(self, image):

re_img = cv.resize(image, (800, 900), interpolation=cv.INTER_CUBIC)

gray_image = cv.cvtColor(re_img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

image_matrix = np.matrix(gray_image)

return image_matrix

def genengrad_detection(self, image):

matrix =self._preprocess_image(image)

return np.sqrt(np.sum(filters.sobel(matrix)**2))

if __name__ == "__main__":

print(DetectionUtil().unqualified_detection(r"视频封面地址"))

#true为黑屏或者低分辨率

python 视频清晰度_python识别视频黑屏或者低清晰度相关推荐

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