python视频分段_Python玩转视频处理（四）：视频按场景进行分割

在上一篇文章(按场景进行分割视频的工具——PySceneDetect。

下面开始介绍下PySceneDetect及其安装使用方法。

1. 什么是PySceneDetect

PySceneDetect是一个命令行工具和Python库，用于分析视频，查找场景更改或剪辑。

PySceneDetect集成了外部工具(例如mkvmerge ， ffmpeg )，可在使用split-video命令时自动将视频分割为单个片段。还可以为视频生成逐帧分析，称为统计文件，以帮助确定最佳阈值或检测特定视频的模式/其他分析方法。

PySceneDetect使用两种主要的检测方法： detect-threshold (将每个帧与设置的黑电平进行比较，对于检测从黑色到黑色的淡入和淡出有用)和detect-content (比较每个帧，依次查找内容的变化，有用)用于检测视频场景之间的快速切换，尽管处理速度较慢)。每种模式的参数略有不同，并在文档中进行了详细说明.。

通常，如果要使用淡入/淡出/切成黑色来检测场景边界，请使用检测阈值模式。如果视频在内容之间使用大量快速剪切，并且没有明确定义的场景边界，则应使用" 检测内容"模式。一旦知道要使用哪种检测模式，就可以尝试以下建议的参数，或生成统计文件(使用-s / –stats参数)，以确定正确的参数-具体来说，是正确的阈值.

2. PySceneDetect的安装

PySceneDetect依赖于Python模块numpy，OpenCV(cv2模块)和tqdm(进度条模块，用来显示处理进度)，安装命令如下：

$ pip install scenedetect

PySceneDetect基于ffmpeg和mkvmerge对视频进行裁剪。ffmpeg 是一个开源软件，可以运行音频和视频多种格式的录影、转换、流功能，它功能强大，用途广泛，是视频处理最常用的开源软件。

mkvmerge是MKV工具集MKVToolNix中的一个软件，可以将多媒体文件封装、合并、混流为 MKV 文件。

安装完成后可以通过命令行或代码两种方式进行使用。

3. 命令行使用

PySceneDetect在命令行中使用scenedetect命令进行操作，命令格式如下：

$ scenedetect --input my_video.mp4 --output my_video_scenes --stats my_video.stats.csv detect-content list-scenes save-images

参数说明：

常用的参数说明如下：–input ：输入视频文件的路径

–output ：指定输出目录(可选)

–stats：生成统计文件(可选)

time：用于设置输入视频持续时间/长度或开始/结束时间。

detect-content：切分视频基于内容检测算法。

detect-threshold：切分视频基于阈值检测算法。

list-scenes：打印场景列表并输出到CSV文件。

save-images：为每个场景保存视频中的图像。

split-video：使用ffmpeg或mkvMerge对视频进行分割。

完整的参数列表可使用scenedetect help all命令进行查看。

示例：

$ scenedetect --input demo.mp4 detect-content list-scenes save-images split-video

运行完成后会在当前文件夹生成视频片段，片段截图以及csv文件，如下：

demo-Scene-001-01.jpg demo-Scene-004-03.jpg ...

demo-Scene-001-02.jpg demo-Scene-004.mp4

...

demo-Scenes.csv

csv文件中包含片段的帧、时间、长度等信息，内容如下：

Timecode List: 00:07.9 00:14.6 00:38.7 00:45.3 00:48.9 01:00.0 01:12.3 01:21.5 01:36.3

Scene Number Start Frame Start Timecode Start Time (seconds) End Frame End Timecode End Time (seconds) Length (frames) Length (timecode) Length (seconds)

1 0 00:00.0 0 190 00:07.9 7.917 190 00:07.9 7.917

2 190 00:07.9 7.917 350 00:14.6 14.583 160 00:06.7 6.667

3 350 00:14.6 14.583 928 00:38.7 38.667 578 00:24.1 24.083

...

4. 在Python中使用

在Python中使用PySceneDetect主要用到下面几个类：VideoManager：用于加载视频并提供搜索；

SceneManager：用于协调SceneDetector，VideoManager和可选的StatsManager对象的高级管理器；

FrameTimecode：用于存储时间码以及对时间码值进行算术运算(加/减/比较)，并具有帧级的精确度；

StatsManager：用于存储/缓存帧指标，以加快在同一视频上后续场景检测的运行速度，并可以保存到CSV文件或从CSV中加载缓存；

SceneDetector：用于实现检测算法的基类，如ContentDetector，ThresholdDetector等。

官方的示例代码如下：

from __future__ import print_function

import os

import scenedetect

from scenedetect.video_manager import VideoManager

from scenedetect.scene_manager import SceneManager

from scenedetect.frame_timecode import FrameTimecode

from scenedetect.stats_manager import StatsManager

from scenedetect.detectors import ContentDetector

STATS_FILE_PATH = 'testvideo.stats.csv'

def main():

# Create a video_manager point to video file testvideo.mp4. Note that multiple

# videos can be appended by simply specifying more file paths in the list

# passed to the VideoManager constructor. Note that appending multiple videos

# requires that they all have the same frame size, and optionally, framerate.

video_manager = VideoManager(['testvideo.mp4'])

stats_manager = StatsManager()

scene_manager = SceneManager(stats_manager)

# Add ContentDetector algorithm (constructor takes detector options like threshold).

scene_manager.add_detector(ContentDetector())

base_timecode = video_manager.get_base_timecode()

try:

# If stats file exists, load it.

if os.path.exists(STATS_FILE_PATH):

# Read stats from CSV file opened in read mode:

with open(STATS_FILE_PATH, 'r') as stats_file:

stats_manager.load_from_csv(stats_file, base_timecode)

start_time = base_timecode + 20 # 00:00:00.667

end_time = base_timecode + 20.0 # 00:00:20.000

# Set video_manager duration to read frames from 00:00:00 to 00:00:20.

video_manager.set_duration(start_time=start_time, end_time=end_time)

# Set downscale factor to improve processing speed.

video_manager.set_downscale_factor()

# Start video_manager.

video_manager.start()

# Perform scene detection on video_manager.

scene_manager.detect_scenes(frame_source=video_manager)

# Obtain list of detected scenes.

scene_list = scene_manager.get_scene_list(base_timecode)

# Like FrameTimecodes, each scene in the scene_list can be sorted if the

# list of scenes becomes unsorted.

print('List of scenes obtained:')

for i, scene in enumerate(scene_list):

print(' Scene %2d: Start %s / Frame %d, End %s / Frame %d' % (

i+1,

scene[0].get_timecode(), scene[0].get_frames(),

scene[1].get_timecode(), scene[1].get_frames(),))

# We only write to the stats file if a save is required:

if stats_manager.is_save_required():

with open(STATS_FILE_PATH, 'w') as stats_file:

stats_manager.save_to_csv(stats_file, base_timecode)

finally:

video_manager.release()

if __name__ == "__main__":

main()Python Interface & Integration With Other Applications​pyscenedetect.readthedocs.io