opencv 낮 과 야경 영상 을 분류 하 는 방법

약소 하 다
최근 에 데 이 터 를 분류 처리 해 야 하 는 데 이 터 는 낮 과 밤 을 포함 한 영상 데이터 로 구분 해 야 한다.한 영상 은 엄 격 히 한 장면 만 있다.예 를 들 어 낮 에 전체 영상 은 반드시 낮 이다.데이터 의 양 이 많 고 수천 개의 영상 이 있 기 때문에 코드 를 사용 하여 간단하게 구분 하고 마지막 에 운행 결 과 는 괜 찮 으 며 정확 도 는 80 여%이다.물론 이 데 이 터 는 너무 엄격 하지 않 기 때문에 코드 구분 이 충분 하 다.
논리학

 opencv 비디오 읽 기

비디오 프레임 이미지 가 그 레이스 케 일 이미지 로 전환 되 었 습 니 다4.567917.어두 운 요소 가 전체 그림 에서 차지 하 는 비례 를 검 측 하고 일정한 한도 보다 크 면 이 영상 이 어두 운 밤 이 라 고 생각 합 니 다4.567917.일부 동 영상 을 선택 하여 판단 하 는 것 은 전체 동 영상 이 완 주 된 것 이 아니다4.567917.이 부분의 영상 프레임 이 어두 운 밤 이 전체 영상 프레임 의 50%를 차지 할 때 이 영상 은 어두 운 밤 환경 이 라 고 생각 하고 이 영상 파일 을 다른 폴 더 로 이동 합 니 다결실
처음에는 9 개의 동 영상 을 테스트 해 100%분류 가 정확 했다.



여러 번 한도 값 을 미리 설정 한 후에 비교적 적합 한 한도 값 을 선택 하여 처리 하고 정확 도 는 약 86%정도 이다.
소스 코드

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))  #       
                FileName.append(file)                              #       
                FileDir.append(root[len(file_dir):])               #          
    return FileName,FileNameWithPath,FileDir
 
def img_to_GRAY(img,pic_path):
    #         
    gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #             
    r,c = gray_img.shape[:2]
    piexs_sum=r*c #        
    #          
    #     60     
    dark_points = (gray_img < 60)
    target_array = gray_img[dark_points]
    dark_sum = target_array.size #     
    dark_prop=dark_sum/(piexs_sum) #        
    if dark_prop >=0.60: #           0.6,            
        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 # 2     
        end_fps=6*video_fps #6   
        avg_fps=end_fps-start_fps #  fps
        video_capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_fps) #      
        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): #  fps50%   
            print("%s,      "%FileNameWithPath[i])
            video_capture.release() #       ，       
            time.sleep(0.2)
            shutil.move(FileNameWithPath[i],new_paths)
        else:
            print("%s,      "%FileNameWithPath[i])

여기 서 opencv 가 낮 과 야경 영상 을 분류 하 는 방법 에 관 한 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 opencv 가 낮 과 야경 영상 을 분류 하 는 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!