基于opencv+ffmpeg的镜头分割

镜头分割常常被用于视频智能剪辑、视频关键帧提取等场景。

本文给出一种解决镜头分割问题的思路，可分为两个步骤：

1、根据镜头分割算法对视频进行分割标记

核心在于镜头分割算法，这里简单描述一种算法思路：ratio = different(current_frame_histogram, prevous_frame_histogram) / avgvere_different(previous_frame_histogram)，通过大量试验找到合适的ratio 阈值，若ratio大于阈值，则从当前帧分割视频，由于版权原因本文省略具体算法及实现。利用cv2的calcHist计算帧RGB三通道histogram的代码如下：

    for id in range(3):
        self.current_hist_rgb[id] = cv2.calcHist([frame], [0], None, [256], [0, 255]) 

2、 根据分割标记进行实际分割

本文使用ffmpeg进行视频分割（需安装ffmpeg），具体命令如下

ffmpeg -ss starttime -i input.mp4 -t duration -codec copy -codec copy output.mp4 -y

命令中参数的顺序不能任意调整，-ss必须是第一个参数，否则分割后的视频可能出现黑屏，-t参数必须在-i参数后面，否则分割后视频可能出现时长不正确的问题。从实际效果来看，分割点并不准确在-ss参数指定的时间点，而是之前最近的关键帧。

最后，本文采用ffmpeg-python(需要用pip安装)来计算视频pts，具体实现见VideoCutEngine的calcPTS方法。

实现代码：

import cv2
import ffmpeg
import numpy as np
import sys
import os

class VideoCutEngine():
    def __init__(self, input):
        self.input = input

    def calcPTS(self):
        try:
            probe = ffmpeg.probe(self.input)
        except ffmpeg.Error as e:
            print(e.stderr, sys.stderr)
            return False, 0

        video_stream = next((stream for stream in probe['streams'] if stream['codec_type'] == 'video'), None)
        if video_stream is None:
            return False, 1

        num_frames = int(video_stream['nb_frames'])
        duration = float(video_stream['duration'])

        return True, num_frames * 1.0 / duration

    def doCut(self, start, duration, output):
        cmd = 'ffmpeg -ss {} -i {} -t {} -codec copy -codec copy {} -y'.format(start, self.input, duration, output)
        ret = os.system(cmd)
        return ret

class SceneSplitEngine():
    def __init__(self):
        self.frame = None
        self.current_hist_rgb = [0, 0, 0]
        self.last_hist_rgb = [0, 0, 0]
        self.frame_count = 0
        self.current_shot_count = 0
        self.hist_diff = []

    def setFrmae(self,frame):
        self.frame = frame
        self.frame_count += 1
        self.current_shot_count += 1

    def doSplit(self):
        for id in range(3):
            self.current_hist_rgb[id] = cv2.calcHist([frame], [0], None, [256], [0, 255])

        具体算法实现省略。

input = '/data/test.mp4'

if __name__ == '__main__':
    sceneSpliter = SceneSplitEngine()
    videoCutter = VideoCutEngine(input)
    videoCapturer = cv2.VideoCapture(input)

    pts = videoCutter.calcPTS()

    while True:
        ret1, frame = videoCapturer.read()
        if ret1 == True:
            sceneSpliter.setFrmae(frame)
            ret2, start, end = sceneSpliter.doSplit()
            if ret2 == True:
                duration = max((end -start) / 24, 1)
                print(ret2, start / 24, duration)
                output = '/data/output{}.mp4'.format(start / 24)
                videoCutter.doCut(start / 24, duration, output)
        else:
            break