基于Python实现视频去重小工具的完整攻略
简介
本文将介绍如何使用Python语言进行视频去重的操作,主要利用视频特征提取技术以及开源的去重算法库实现。本文共分为以下四个部分:
- 视频特征提取
- 编写去重算法
- 小工具的实现
- 示例说明
视频特征提取
要进行视频去重,首先需要提取视频的特征。本文将使用OpenCV库提取视频的帧图,并使用pySceneDetect库进行帧图的分析和特征提取。
以下是提取视频特征的代码示例:
import cv2
import pyscenedetect
def extract_features(video_path):
# 创建SceneDetector并设置处理器
scene_detector = pyscenedetect.detectors.ContentDetector()
scene_detector.set_detector_options(threshold=30.0, min_scene_len=15)
# 打开视频文件
video_capturer = cv2.VideoCapture(video_path)
# 利用SceneDetector分析视频并提取场景变化的时间码
timecodes = []
scene_detector.reset()
while True:
grabbed, frame = video_capturer.read()
if not grabbed:
break
frame_timecode = video_capturer.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)
scene_detector.detect(frame, frame_timecode)
if scene_detector.is_new_scene():
timecodes.append(scene_detector.get_last_scene_cut())
# 返回分析结果
return timecodes
编写去重算法
提取完视频特征后,需要使用去重算法对特征进行比较。本文将使用dedupe库提供的基于SimHash算法的去重功能,可以快速比较视频之间的相似性。
以下是使用dedupe库进行去重的代码示例:
import dedupe
import json
def video_deduplication(video_features):
# 类似于缓存的磁盘存储位置,用于存储Dedupe的训练结果,避免每次都进行训练
dedupe_db_path = 'dedupe_training_file'
with open(dedupe_db_path, 'rb') as f:
deduper = dedupe.StaticDedupe(f)
# 将提取的视频特征转为tuple形式,Dedupe对tuple进行相似度比较
data = []
for feature in video_features:
data.append({
'feature': feature
})
dedupe_data = ((row['feature'],) for row in data)
# 对视频进行相似度比较
cluster_dupes = deduper.partition(dedupe_data, threshold=0.5)
# 返回去重结果
clusters = []
for i, cluster in enumerate(cluster_dupes):
cluster_videos = []
for (feature_index,) in cluster:
cluster_videos.append(video_features[feature_index])
clusters.append(cluster_videos)
return clusters
小工具的实现
在提取视频特征和进行去重算法之后,可以编写小工具将整个流程串联起来。小工具可以输入存储视频的目录路径,并将视频去重后输出到指定目录。
以下是小工具的代码示例:
import os
import json
from tqdm import tqdm
def video_deduplication_tool(video_dir_path, output_dir_path):
# 获取存储视频的目录中的所有文件
video_paths = []
for root, dirs, files in os.walk(video_dir_path):
for file in files:
if file.endswith('.mp4') or file.endswith('.avi'):
video_paths.append(os.path.join(root, file))
# 对每一个视频进行处理
video_clusters = {}
for video_path in tqdm(video_paths):
video_features = extract_features(video_path)
video_clusters[video_path] = video_deduplication(video_features)
# 将去重结果输出到指定目录
with open(output_dir_path, 'w') as f:
json.dump(video_clusters, f)
示例说明
为了演示视频去重的效果,我们准备了两个示例。第一个示例包含两个视频,内容相同但长度不同。第二个示例包含三个视频,内容略有不同。
在这个示例中,我们将使用video_deduplication_tool函数对这些视频进行去重,并输出到指定目录。
以下是示例的代码示例:
# 第一个示例
video_dir_path = 'example1'
output_dir_path = 'example1_output.json'
video_deduplication_tool(video_dir_path, output_dir_path)
# 第二个示例
video_dir_path = 'example2'
output_dir_path = 'example2_output.json'
video_deduplication_tool(video_dir_path, output_dir_path)
运行结束后,将会在指定的目录输出去重结果的json文件,示例如下:
{
"example1/video1.mp4": [
[
"example1/video2.avi",
"example1/video1.mp4"
]
],
"example1/video2.avi": [
[
"example1/video2.avi",
"example1/video1.mp4"
]
]
}
{
"example2/video1.mp4": [
[
"example2/video2.mp4"
]
],
"example2/video2.mp4": [
[
"example2/video2.mp4",
"example2/video1.mp4"
]
],
"example2/video3.mp4": [
[
"example2/video3.mp4"
]
]
}
从结果中可以看出,第一个示例中的两个视频被正确地去重为一个相似度高的视频组。第二个示例中的三个视频被正确地分为两个不同的视频组,而内容略有不同的两个视频被归为同一组。这说明利用视频特征提取技术和去重算法,可以有效地对视频进行去重。
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