作业

本周作业：
1-视频分镜：基于均值哈希；基于直方图相似度。
2-在不同参数和视频（2-3个）的实验效果，用FFMPEG截取一段1分钟视频，测试
3-实验结果写帖子。

一、视频分镜

基于均值哈希；基于直方图相似度

均值哈希

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

os.getcwd()
os.chdir(r"D:\coding\2021python\lesson6")
os.getcwd()

# 均值哈希算法
def aHash(img):
    plt.imshow(img)
    plt.axis("off")
    plt.show()
    img=cv2.resize(img,(8,8))  # 缩放为8*8
    plt.imshow(img)
    plt.axis("off") #去掉坐标轴
    plt.show()
    
    #转化为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    s=0 #像素和初值；
    hash_str="" # hash 值初值
    # 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

# 哈希值对比
def cmpHash(hash1, hash2):
    n = 0
    print(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 + 1
    return n
# 把视频打散为图片
import os
import cv2
import subprocess

v_path="video.mp4"
image_save="./video_img"

cap=cv2.VideoCapture(v_path)
#frame_count=cap.get(cv2.COLOR_BGR2RGB)
frame_count=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

for i in range(int(frame_count)):
    _,img=cap.read()
    #img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)  #cv2.COLOR_RGB2HSV cv2.COLOR_BGR2GRAY cv2.COLOR_BGR2RGB
    cv2.imwrite("./video_img/image{}.jpg".format(i),img)

from PIL import Image

for i in range(549):
    img1=cv2.imread("./video_img/image{}.jpg".format(i))
    img2=cv2.imread("./video_img/image{}.jpg".format(i+1))
    hash1=aHash(img1)
    hash2=aHash(img2)
    n=cmpHash(hash1,hash2)
    if (n>20):
        print('均值哈希算法相似度：',n/64)
        cv2.imwrite("./shot/image{}.jpg".format(i+1),img2)

image.png

基于直方图识别相似度

print(inspect.getdoc(cv2.calcHist))
定义
cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) ->hist

maes:输入的图像
channels:选择图像的通道
mask:掩膜，是一个大小和image一样的np数组，其中把需要处理的部分指定为1，不需要处理的部分指定为0，一般设置为None，表示处理整幅图像
histSize:使用多少个bin(柱子)，一般为256
ranges:像素值的范围，一般为[0,255]表示0~255
后面两个参数基本不用管。
注意，除了mask，其他四个参数都要带[]号。

显示图像直方图：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# cv2 读取正常颜色图片
o = cv2.imread('./pic/htx.jpg')
o = cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2RGB)

#o = cv2.imread('./pic/htx.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.imshow(o)
plt.show()

plt.hist(o.ravel(),256)
plt.show()

image.png

三通道直方图比较实现函数

opencv中的compareHist函数是用来计算两个直方图相似度，计算的度量方法有4个，分别为Correlation ( CV_COMP_CORREL )相关性，Chi-Square ( CV_COMP_CHISQR ) 卡方，Intersection ( method=CV_COMP_INTERSECT )交集法，Bhattacharyya distance ( CV_COMP_BHATTACHARYYA )常态分布比对的Bhattacharyya距离法。
ompareHist函数返回一个数值，相关性方法范围为0到1,1为最好匹配，卡方法和Bhattacharyya距离法是值为0最好，而交集法为值越大越好。

def show_hist(img):
    # cv2读取图片
#     img = cv2.imread(image)
#     img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

    plt.imshow(img)
    plt.axis("off")
    plt.show()

    # 显示图像三通道直方图
    histb = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 255])
    histg = cv2.calcHist([img], [1], None, [256], [0, 255])
    histr = cv2.calcHist([img], [2], None, [256], [0, 255])

    plt.plot(histb, color="b")
    plt.plot(histg, color="g")
    plt.plot(histr, color="r")
    plt.show()

#展示图片直方图
def create_rgb_hist(image):
    h, w, c = image.shape
    rgbHist = np.zeros([16*16*16, 1], np.float32)
    bsize = 256/16
    show_hist(image)
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b = image[row, col, 0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            index = np.int(b/bsize)*16*16 + np.int(g/bsize)*16 + np.int(r/bsize)
            rgbHist[np.int(index), 0] = rgbHist[np.int(index), 0]+1

def hist_compare(image1, image2):
    hist1 = create_rgb_hist(image1)
    hist2 = create_rgb_hist(image2)
    match2 = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
    return match2

for i in range(549):
    img1=cv2.imread("./video_img/image{}.jpg".format(i))
    img1= cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img2=cv2.imread("./video_img/image{}.jpg".format(i+1))
    img2= cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 通过上述文件中打散的图片

    n=hist_compare(img1, img2)
    if (n<0.7):
        print('直方图相似度：',n)
        cv2.imwrite("./shot2/image{}.jpg".format(i+1),img2)

程序实在运行太慢，先贴一张不同图片的卡法对比

image.png

image.png

二、ffmpeg截取视频

简单截取

ffmpeg -i oceans.mp4 -ss 0 -t 10 -codec copy cut.mp4

精确时间：

ffmpeg -ss 0 -t 10 -accurate_seek -i oceans.mp4 -codec copy cut.mp4

三、基础知识

打印函数全部功能 print(dir(Image)
查看该函数文档

import inspect
print(inspect.getdoc(Image.Image.convert))
print(inspect.getdoc(Image.open))

下次补充：

• python类的用法： http://c.biancheng.net/view/2283.html