【python】利用哈希直方图截取图像相似度&FFmpeg截取视频

【python】利用哈希直方图截取图像相似度&FFmpeg截取视频 （一）哈希&直方图相似度 一、导入视频并抽帧

1. 利用os.chdir定位文件夹位置

2. 导入视频，并将抽帧出来的视频放在文件夹里（文件夹需要提前新建）

import os
import cv2
import subprocess

os.chdir('/Users/liruiying/documents/pythonclass2021')
v_path='vm1.mp4'
image_save='/Users/liruiying/documents/pythonclass2021/vm_pic'

cap=cv2.VideoCapture(v_path)
frame_count=cap.get(cv2.CAP_PROP_frame_COUNT)

for i in range(int(frame_count)):
    _,img=cap.read()
    cv2.imwrite('/Users/liruiying/documents/pythonclass2021/vm_pic/image{}.jpg'.format(i),img)

 二、哈希算法&直方图比较相似度

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
os.chdir(r'/Users/liruiying/documents/pythonclass2021')


# 均值哈希算法
def aHash(img):
    # 缩放为8*8
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')  #去掉坐标轴
    plt.show()
    img = cv2.resize(img, (8, 8))
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')  #去掉坐标轴
    plt.show()

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
    s = 0
    hash_str = ''
    # 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生成图片的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



# 通过得到RGB每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):
    # 将图像resize后，分离为RGB三个通道，再计算每个通道的相似值
    image1 = cv2.resize(image1, size)
    image2 = cv2.resize(image2, size)
    plt.imshow(image1)
    plt.show()
    plt.axis('off')
    
    plt.imshow(image2)
    plt.show()
    plt.axis('off')
    
    sub_image1 = cv2.split(image1)
    sub_image2 = cv2.split(image2)
    sub_data = 0
    
    for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):
        sub_data += calculate(im1, im2)
    sub_data = sub_data / 3
    return sub_data


# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):
    hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
    hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
    plt.plot(hist1, color="r")
    plt.plot(hist2, color="g")
    plt.show()
    # 计算直方图的重合度
    degree = 0
    for i in range(len(hist1)):
        if hist1[i] != hist2[i]:
            degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))
        else:
            degree = degree + 1    #统计相似
    degree = degree / len(hist1)
    return degree


# Hash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

for i in range(825):
    img1=cv2.imread('./vm_pic/image{}.jpg'.format(i))
    img2=cv2.imread('./vm_pic/image{}.jpg'.format(i+1))
    hash1=aHash(img1)
    hash2=aHash(img2)
    n=cmpHash(hash1,hash2)
    if(n>15):
        print('均值哈希算法相似度：',n/64)
        cv2.imwrite('./vm_shot1/image{}.jpg'.format(i+1),img2)
        

n = classify_hist_with_split(img1, img2)
print('三直方图算法相似度：', n)

运行结果如下： 

 

问题与思考：只能前一帧和后一帧相比较，加入前后画面类似但中间插入了一段其他画面，则无法进行相似度比较并删减。

（二）FFmpeg截取视频 一、MAC电脑存在问题

在研究之后，发现MAC电脑的FFmpeg还是存在问题，暂时还没有研究出来该怎么调整

于是先找PC的电脑跑出来运行的结果。

原视频：