Pycharm之开始使用、flask视频分镜头处理

Pycharm之开始使用、flask视频分镜头处理

在这周内，老师利用Pycharm将前端和后端结合，并使得剪切出来的分镜头能够在网页上显示，以下为步骤：

一、开始步骤 1.运行环境

注意：如果在pycharm里第三方库找不到

（1）首先检查是否可以用得上

（2）如果确实需要该库，可以在file-settings-project-Python Interpreter里手动查询之前在python里下载的第三方库并进行添加 *** 作

（3）如果以上两种方式都无效，可以尝试用添加下方代码解决

app=Flask(__name__)

 

2. 在pycharm里创建新文件，命名为main.py

from flask import Flask
app=Flask(__name__) 
#__name__是类，区别于app这个实例，app继承类的所有属性和方法 
 
@app.route('/')
 
def index():
    return("Hi,Flask!")
 
if "__main__"==__name__:
    app.run() 
#run里面可改为其他的字符串数字，默认5000

网页显示：“Hi,Flask!”

二、flask视频分镜头处理 1.与项目同级新建文件夹，命名为templates【必须命名为templates】，用于存放网页html文件；static文件，防置视频及图片结果等。（可参考上图） 2.我们需要对视频的每一帧进行提取。

注意：（1）需要在项目文件夹下手动新建存放图片的文件夹；（2）尽量不要使用os.chdir()去改变路径，容易“迷惑”Pycharm寻找文件，使用默认地址即可；(3)一定注意路径的使用，比如：视频放在项目的所属文件中

from flask import Flask,render_template
import os
import cv2
 
app=Flask(__name__)
 
def genframe():
    v_path='static/ghz.mp4'
    image_save='static/pic'
 
    if not(os.path.exists(image_save)):
        os.mkdir(image_save)
 
    cap=cv2.VideoCapture(v_path)
    fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_frame_COUNT)
 
    for i in range(int(fc)):
        _,img=cap.read()
        cv2.imwrite('static/pic/image{}.jpg'.format(i),img)
 
@app.route('/')
def index():
    genframe()   
    return render_template('index.html')
 
if "__main__"==__name__:
    app.run()

html文件内容则为：

    
    


视频分镜

结果：

 

pic文件里也有所有的图片，例如：

 

 3.利用哈希算法进行视频分镜 1.分镜头选取

新建Hash.py 文件，利用哈希算法从第一张图片开始和后面一张图片进行相似度对比，其中，临界值n的数值需要根据不同的图片提前计算好，ghz.mp4图片差值我们选取的是40（n越大，图片之间的差距越大）

此种方式叫做：离线计算，在线展示

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



def aHash(img):
    # plt.imshow(img)
    # plt.axis('off')
    # plt.show()
    img = cv2.resize(img, (8, 8))
    # plt.imshow(img)
    # plt.axis('off')
    # plt.show()

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    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



# 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


# img1 = cv2.imread('pic/image0.jpg')  # 11--- 16 ----13 ---- 0.43
# img2 = cv2.imread('pic/image1.jpg')
#
# hash1 = aHash(img1)
# hash2 = aHash(img2)
# n = cmpHash(hash1, hash2)
# print('均值哈希算法相似度：', n)
#
# n = classify_hist_with_split(img1, img2)
# print('三直方图算法相似度：', n)

def genframe():
    v_path='static/ghz.mp4'
    image_save='static/hash'

    if not(os.path.exists(image_save)):
        os.mkdir(image_save)

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

    _, img1 = cap.read()
    cv2.imwrite('static/hash/image{}.jpg'.format(0), img1)

    for i in range(int(fc)-1):
        _, img2 = cap.read()
        hash1 = aHash(img1)
        hash2 = aHash(img2)
        n = cmpHash(hash1, hash2)
        if (n>40):
            cv2.imwrite('static/hash/image{}.jpg'.format(i),img2)
            img1=img2
genframe()

2.在前端显示分镜头数量及图片

在templates下新建hash.html文件，在原基础上添加分镜头数量及引用图片

    
    



{{imgcount}}

{% for f in filename %}
{f}}" />
{% endfor %}

3.修改main.py

from flask import Flask,render_template,request
import os
import cv2
import imageColor


app = Flask(__name__)


def genframe():
    v_path = 'ghz.mp4'
    image_save = 'pic'

    if not (os.path.exists(image_save)):
        os.mkdir(image_save)

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

    for i in range(int(fc)):
        _,img=cap.read()
        cv2.imwrite('static/pic/image{}.jpg'.format(i),img)

@app.route('/')
def index():
    pic='static/pic/image'
    framecount=500
    return render_template('index.html',pic1=pic,framecount=framecount)

@app.route('/hash')
def hash():

    path='static/hash'
    filename=os.listdir(path)
    print(type(filename))
    print(filename)
    imgcount=len(filename)
    return render_template('hash.html',imgcount=imgcount,filename=filename)



if "__main__"==__name__:
    app.run()

结果：

 

注：因为结果是在根目录下得到的，所以网页需要应为http://127.0.0.1:5008/hash才能看得见结果。