最近有個數據需要分類處理，是一批含有白天跟夜晚的視頻數據，需要進行區分開來，單個視頻嚴格是只有一個場景的，比如說白天整個視頻就一定是白天，因為數據量有些大，幾千個視頻，所以就使用代碼簡單區分下，最后運行結果還可以，準確率百分之80十多，當然本批數據不用太嚴格，所以代碼區分完全夠了。
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)) # 保存圖片路徑
FileName.append(file) # 保存圖片名稱
FileDir.append(root[len(file_dir):]) # 保存圖片所在文件夾
return FileName,FileNameWithPath,FileDir
def img_to_GRAY(img,pic_path):
#把圖片轉換為灰度圖
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#獲取灰度圖矩陣的行數和列數
r,c = gray_img.shape[:2]
piexs_sum=r*c #整個圖的像素個數
#遍歷灰度圖的所有像素
#灰度值小于60被認為是黑
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過0.6,認為為整體環境黑暗的圖片
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 #從2秒開始篩選
end_fps=6*video_fps #6秒結束
avg_fps=end_fps-start_fps #總共fps
video_capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_fps) #設置視頻起點
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%為黑夜
print("%s,該視頻為黑夜"%FileNameWithPath[i])
video_capture.release() #釋放讀取的視頻，不占用視頻文件
time.sleep(0.2)
shutil.move(FileNameWithPath[i],new_paths)
else:
print("%s,該視頻為白天"%FileNameWithPath[i])
到此這篇關于opencv 分類白天與夜景視頻的方法的文章就介紹到這了,更多相關opencv 分類白天與夜景視頻內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
