如何使用python/OpenCV获取视频分割的时间标记
我正在从事我的MSc项目,该项目研究数字文件存储中低价值内容的自动删除。我特别关注的是自然历史拍摄中经常出现的那种长镜头,即为了捕捉罕见的雪豹或其他东西,让静态摄像机转动。这些镜头可能只有60多个有用的内容,两边可能有几个小时的无用内容 作为第一步,我从Adrian Rosebrock的教程中获得了一个简单的运动检测程序[。接下来我打算使用FFMPEG分割视频 我想要帮助的是如何根据视频中检测到的第一个点和最后一个点进出点 这是您希望看到的代码如何使用python/OpenCV获取视频分割的时间标记,python,opencv,video,ffmpeg,Python,Opencv,Video,Ffmpeg,我正在从事我的MSc项目,该项目研究数字文件存储中低价值内容的自动删除。我特别关注的是自然历史拍摄中经常出现的那种长镜头,即为了捕捉罕见的雪豹或其他东西,让静态摄像机转动。这些镜头可能只有60多个有用的内容,两边可能有几个小时的无用内容 作为第一步,我从Adrian Rosebrock的教程中获得了一个简单的运动检测程序[。接下来我打算使用FFMPEG分割视频 我想要帮助的是如何根据视频中检测到的第一个点和最后一个点进出点 这是您希望看到的代码 # import the necessary pa
# import the necessary packages
import argparse
import datetime
import imutils
import time
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-v", "--video", help="path to the video file")
ap.add_argument("-a", "--min-area", type=int, default=500, help="minimum area size")
args = vars(ap.parse_args())
# if the video argument is None, then we are reading from webcam
if args.get("video", None) is None:
camera = cv2.VideoCapture(0)
time.sleep(0.25)
# otherwise, we are reading from a video file
else:
camera = cv2.VideoCapture(args["video"])
# initialize the first frame in the video stream
firstFrame = None
# loop over the frames of the video
while True:
# grab the current frame and initialize the occupied/unoccupied
# text
(grabbed, frame) = camera.read()
text = "Unoccupied"
# if the frame could not be grabbed, then we have reached the end
# of the video
if not grabbed:
break
# resize the frame, convert it to grayscale, and blur it
frame = imutils.resize(frame, width=500)
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
# if the first frame is None, initialize it
if firstFrame is None:
firstFrame = gray
continue
# compute the absolute difference between the current frame and
# first frame
frameDelta = cv2.absdiff(firstFrame, gray)
thresh = cv2.threshold(frameDelta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# dilate the thresholded image to fill in holes, then find contours
# on thresholded image
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
(_, cnts, _) = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# loop over the contours
for c in cnts:
# if the contour is too small, ignore it
if cv2.contourArea(c) < args["min_area"]:
continue
# compute the bounding box for the contour, draw it on the frame,
# and update the text
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
text = "Occupied"
# draw the text and timestamp on the frame
cv2.putText(frame, "Room Status: {}".format(text), (10, 20),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(frame, datetime.datetime.now().strftime("%A %d %B %Y %I:%M:%S%p"),
(10, frame.shape[0] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.35, (0, 0, 255), 1)
# show the frame and record if the user presses a key
cv2.imshow("Security Feed", frame)
cv2.imshow("Thresh", thresh)
cv2.imshow("Frame Delta", frameDelta)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if the `q` key is pressed, break from the lop
if key == ord("q"):
break
# cleanup the camera and close any open windows
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
#导入必要的软件包
导入argparse
导入日期时间
导入imutils
导入时间
进口cv2
#构造参数解析器并解析参数
ap=argparse.ArgumentParser()
ap.add_参数(“-v”,“--video”,help=“视频文件的路径”)
ap.add_参数(“-a”,“--min区域”,type=int,default=500,help=“最小区域大小”)
args=vars(ap.parse_args())
#如果视频参数为“无”,则我们从网络摄像头读取
如果args.get(“视频”,无)为无:
摄像机=cv2。视频捕获(0)
睡眠时间(0.25)
#否则,我们将从视频文件中读取
其他:
摄像头=cv2.视频捕获(args[“视频”])
#初始化视频流中的第一帧
第一帧=无
#循环播放视频的帧
尽管如此:
#抓取当前帧并初始化已占用/未占用的帧
#正文
(抓取,帧)=照相机。读取()
text=“未占用”
#如果不能抓住框架,那么我们已经到了终点
#视频的内容
如果没有抓到:
打破
#调整帧大小,将其转换为灰度,然后对其进行模糊
frame=imutils.resize(frame,width=500)
灰色=cv2.CVT颜色(边框,cv2.COLOR\u BGR2GRAY)
灰色=cv2.高斯模糊(灰色,(21,21,0)
#如果第一帧为无,则初始化它
如果firstFrame为无:
第一帧=灰色
持续
#计算当前帧与当前帧之间的绝对差值
#第一帧
frameDelta=cv2.absdiff(第一帧,灰色)
thresh=cv2.threshold(frameDelta,25255,cv2.thresh_二进制)[1]
#放大阈值图像以填充孔洞,然后找到轮廓
#关于阈值图像
thresh=cv2.扩张(thresh,无,迭代次数=2)
(u,cnts,u)=cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#在轮廓上打圈
对于碳纳米管中的碳:
#如果轮廓太小,请忽略它
如果cv2.轮廓面积(c)