Python 自定义抽取视频关键帧 (可设置抽样频率和相似程度要求) CV2Skimage V1.0

原目的是侦测文字游戏录屏的画面的变化以推送至负责OCR和翻译的第二个程序处理为字幕文件（就是自动生成文字游戏录屏字幕的项目的一个环节），不过，或许也可以有一些别的用途？注释非常非常之详细，可以看了注释做改动

By 某不知名的B站文字游戏博主 @符若_float

**注意默认的threshold值（0.98）非常高，如非监控文字变动等微小变化请适度调低

import cv2 #使用了这个库进行fps读取和图片的读取
import os #使用这个库进行输入和输出
import time #使用这个库对程序的运行进行计时
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim #使用这个库进行对于生成图片的细筛'''
Author: AleryXiao
Date: 2022.10.15
Title: 抽取视频关键帧(可设置抽样频率和相似程度要求) v1.0
Content: 0. *两个用户可设定参数*（分别位于Line27和Line28）a. 抽帧频率targetFPS (每秒钟抽取几帧)b. 目标相似度threshold (低于此相似度的图片将会被保存)更高的targetFPS会消耗更多的时间, 但是会生成更精确的时间码**注意 默认的threshold值非常高，如非监控文字变动等微小变化请适度调低1. 通过弹出的文件资源窗口选择一个或多个视频文件2. 对于每个视频文件：按给定的每秒帧数进行抽帧(cv2.VideoCapture) 抽取的帧存储在temp.jpg中对于第0个满足条件的帧, 存储至cache中对于其它满足条件的帧, 将之与cache作比较: 如果相似度大于threshold  ->储存至本地和cache, 更新cache为这一图片, 输出储存信息如果相速度小于threshold  ->输出舍弃信息(SSIM的运行速度较为有限, 或许可以考虑使用多线程运行？)完成后, 关闭抽帧相机, 输出完成的信息
'''targetFPS = 3  # 目标每秒选取的帧数（越低越快，相对的，时间轴精度就比较低）
threshold = 0.98  # 目标相似度（低于此相似度的图片才会被保存）def frames2time(frames, fps):  # 给定fps，将帧数转化为指定格式的视频时间（匹配popsub，小时数是假的2333，不能超过1小时，想要什么格式可以自己改ww）fpm = fps*60a = int(frames/fpm)  # 分钟数（取整)frames %= fpm  # 余下帧数b = frames/fpsreturn "0_"+f"{str(a):0>2}"+"_"+f"{b:0>5.2f}"def video_to_frames(video_path, outPutDirName, frame_frequency):if not os.path.exists(outPutDirName):  # 如果文件目录不存在则创建目录os.makedirs(outPutDirName)camera = cv2.VideoCapture(video_path)  # 创建一个相机，读取视频帧frames = -1T = int(frame_frequency/targetFPS)  # 周期每秒3帧while True:frames = frames + 1  # 第frames帧（0base）res, image = camera.read()if not res:print('Completed!')breakif frames % T == 0: #按照周期抽帧，不到周期就跳过cv2.imwrite(outPutDirName + '/temp.jpg', image)img1 = cv2.imread(outPutDirName + '/temp.jpg')  # 每周期保存一个临时文件if frames==0:cv2.imwrite(outPutDirName + '/' +frames2time(frames, frame_frequency)+'.jpg', image)cache = img1 #每次遇到“新图片”就存储，并刷新缓存print('OvO '+str(frames)+' OwO')else:if ssim(img1, cache, multichannel=True) > threshold:print('___ '+str(frames)+' ___')else:cv2.imwrite(outPutDirName + '/' +frames2time(frames, frame_frequency)+'.jpg', image)cache = img1 #每次遇到“新图片”就存储，并刷新缓存print('OvO '+str(frames)+' OwO')os.remove(outPutDirName + '/temp.jpg')  # 删除临时文件camera.release()  # 释放相机if __name__ == "__main__":start=time.time()from tkinter import filedialog as fd  # 窗口式输入import tkinter as tkroot = tk.Tk()root.withdraw()input_list = fd.askopenfilenames(filetypes=[('视频文件', ['.flv', '.mp4', '.mov'])])  # 可以批量选取！结果输出在相同目录的同名文件夹for video_name in input_list:videoCapture = cv2.VideoCapture(video_name)print("正在处理视频: "+video_name)fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)        # 获取帧速率(frames per second)video_to_frames(video_name, video_name[:-4], fps)  # 输出在同一目录下的同名文件夹print("视频"+video_name+"已处理完成~\n****************")end=time.time()print(f"用时共计{end-start}秒")

ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ

《母语是C草但是因为python的优良库生态努力地学习了异国他乡的语言》的感觉……作为python萌新的我能写到这里应该给自己鼓个掌！（掌声！）

这段代码感觉比较难受的一个地方就是那个temp文件，明明都是cv2的读取格式但是不知道怎么传参image到img2……这一部分可能是有一些性能损失的，不过最卡时间的地方应该还是那个相似度判断，就看想要怎么用啦。

我个人测试了一些视频，感觉这个方法算下来耗时和效果还是比较能够兼顾的，如果后面我有学到新的方法再对它进行改进吧~

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