基于Python实现视频去重小工具

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：

1. 视频特征提取
2. 编写去重算法
3. 小工具的实现
4. 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。