opencv 分类白天与夜景视频的方法

 更新时间:2021年06月04日 14:25:49   作者:Try it.  
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,本文就来实现,感兴趣的可以了解一下

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。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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,FileDir
 
def 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 1
    else:
        return 0

if __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fps
        video_capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_fps) #设置视频起点
        new_paths=new_path+"\\"+FileName[i]
        j=0
        count=0
        while True:
            success,frame = video_capture.read()
            if success:
                j += 1
                if(j>=start_fps and j <= end_fps):
                    flag=img_to_GRAY(frame,FileNameWithPath[i])
                    if flag==1:
                        count+=1
                elif(j>end_fps):
                    break
            else:
                break
        print('%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])

到此这篇关于opencv 分类白天与夜景视频的方法的文章就介绍到这了,更多相关opencv 分类白天与夜景视频内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • python之PyAutoGui教你做个自动脚本计算器的方法

    python之PyAutoGui教你做个自动脚本计算器的方法

    这篇文章主要介绍了python之PyAutoGui教你做个自动脚本计算器的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-03-03
  • Python使用指定字符长度切分数据示例

    Python使用指定字符长度切分数据示例

    今天小编就为大家分享一篇Python使用指定字符长度切分数据示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-12-12
  • Python编程基础之字典

    Python编程基础之字典

    这篇文章主要为大家介绍了Python的字典,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助
    2021-12-12
  • 对Python中9种生成新对象的方法总结

    对Python中9种生成新对象的方法总结

    今天小编就为大家分享一篇对Python中9种生成新对象的方法总结,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-05-05
  • keras slice layer 层实现方式

    keras slice layer 层实现方式

    这篇文章主要介绍了keras slice layer 层实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-06-06
  • Python中实现对list做减法操作介绍

    Python中实现对list做减法操作介绍

    这篇文章主要介绍了Python中实现对list做减法操作介绍,需要的朋友可以参考下
    2015-01-01
  • 在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例

    在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例

    今天小编就为大家分享一篇在tensorflow中设置保存checkpoint的最大数量实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-01-01
  • python实现博客文章爬虫示例

    python实现博客文章爬虫示例

    简单的博客文章爬虫,比较通用,因为大部分的网站结构都差不多,需要的朋友可以参考下
    2014-02-02
  • Python保姆式手把手带你掌握异常的捕获和处理

    Python保姆式手把手带你掌握异常的捕获和处理

    异常即非正常状态,在Python中使用异常对象来表示异常。若程序在编译或运行过程中发生错误,程序的执行过程就会发生改变,抛出异常对象,程序流进入异常处理。如果异常对象没有被处理或捕捉,程序就会执行回溯(Traceback)来终止程序
    2021-09-09
  • pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

    pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

    这篇文章主要介绍了pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-06-06

最新评论