基于图像进行三维重建时，需要从视频中提取关键帧，构成图片集合。 从视频中提取关键帧时，一般的方法是按照固定帧率（时间间隔）来进行提取图片。但由于拍摄视频时，场景视角变化幅度有时大有时小，按照固定帧率提取图片集，如果帧率过小，会丢失一些对三维重建比较关键的帧，而如果帧率过大，则提取的图片集合过大，造成不必要的冗余。本质上来说，不存在一个合适的帧率进行图片提取。用于三维重建的图片集合，只要保持
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2024-05-16 09:35:55
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什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写，很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解，对细胞与医疗图像来说，ROI提取正确才可以进行后续的分析、测量、计算密度等，而且这些ROI区域往往不是矩形区域，一般都是不规则的多边形区域，很多OpenCV初学者都不知道如何提取这些不规则的ROI区域。其实OpenCV中有个非常方便的API函数可以快速提取各种非正
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2024-05-14 09:16:03
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import cv2def main(): cap = cv2.VideoCapture('H:/开发资料/videowallpaper/video/video4.mp4') fps = cap.get(cv2.CAp.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDT...
原创
2023-03-10 01:51:18
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文章目录一、前言二、视频中保存每帧图片三、帧间差法1.两间查分法(1)处理一段视频(2)批量处理视频(3)扩展2.三间差分法 一、前言依然是博主毕设的手语检测，好多图片要处理哦！ 今天要处理视频，接触了一下，本来是毕设partner另一小姐姐主要研究的。 记录下我在视频处理方面的简单分析~机器视觉中不可分离的一部分——视频识别，当然了，视频识别需要处理数据帧，用opencv是极好的；视频提取图像
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2024-05-14 14:35:17
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视频提取关键帧提取 文章目录视频提取关键帧提取前言一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧？二、关键帧提取方法三、整理结果参考资料： 前言正所谓做工作要做好记录，现在，我要开始记录啦。一、什么是关键帧和为什么要提取关键帧？1、每个视频都是一个图像序列，其内容比一张图像丰富很多,表现力强，信息量大。对视频的分析通常是基于视频帧，但视频帧通常存在大量冗余，对视频帧的提取也存在漏帧、冗余的现象。视频关键帧提
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2024-05-12 19:59:24
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视频关键帧提取算法的matlab实现摘 要：目前大多时候我们总是通过“关键字”的方式搜索视频，但是比如一幅图、一个视频，不同的人往往会为其添加不同的摘要信息，所以用关键字很难得到让人满意的结果，那能不能利用视频本身的内容信息进行搜索，是个值得研究的问题。本文研究视频关键帧提取算法的matlab实现，在镜头中选择一个或多个帧作为“代表”来描述和表示镜头内容，即使用一定的视频关键帧提取算法提取出视频的
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2024-04-09 20:21:22
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关键帧提取，提取视频中具有表征意义的视频帧作为关键帧，来简洁的表述该视频的内容．主要应用于视频的压缩存储，视频结构化索引等领域．由于关键帧的选择与人的视觉感受有关，存在一定的主观性，目前，大多数关键帧提取主要是局限某个领域的视频，像体育视频，新闻，电影等．这样可以利用视频本身的特点来完善关键帧提取算法的准确度．我主要关注于监控视频的关键帧的提取，下面将介绍的方法，主要针对监控视频的．基本思路：1)
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2024-08-12 09:55:27
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继edius之后，有一对一学员反馈想要学习pr，我比较细致的讲解了一套pr教程，技巧方面一对一讲解，基础课程公开来。01、pr视频剪辑教程01-PR与ed的对比剪辑软件对比，对于vlog基本够用，看你自己的选择 知乎视频www.zhihu.com
02、pr视频剪辑教程02-PR的基本认识pr2017是比较稳定的版本，我也一直在用，pr我主要讲解的也是2017
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2024-03-01 10:48:33
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关键帧提取，提取视频中具有表征意义的视频帧作为关键帧，来简洁的表述该视频的内容．主要应用于视频的压缩存储，视频结构化索引等领域．由于关键帧的选择与人的视觉感受有关，存在一定的主观性，目前，大多数关键帧提取主要是局限某个领域的视频，像体育视频，新闻，电影等．这样可以利用视频本身的特点来完善关键帧提取算法的准确度．我主要关注于监控视频的关键帧的提取，下面将介绍的方法，主要针对监控视频的．基本思路：1)
# 使用Python OpenCV实现关键帧提取
## 导言
在计算机视觉领域，关键帧提取是视频处理中的一项重要任务。通过分析视频, 我们可以提取出那些在时间上重要的帧，这可以帮助我们更有效地处理、存储和分析视频数据。本教程旨在指导小白如何使用Python中的OpenCV库来实现关键帧提取。
## 流程概览
在开始编码之前，首先了解一下提取关键帧的基本流程。这个流程可以用下面的表格表示：
在iOS开发中，提取视频关键帧是一个常见的需求。通过对视频流的处理，我们能够获取到每个重要瞬间的影像，从而为后续的图像分析、缩略图生成、视频预览等提供支持。本篇博文将详细地记录我在实现iOS视频关键帧提取过程中的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，需要准备好相关的开发环境与工具。以下是我们所需要的前置依赖。
要确保安装以下工具：
- X
一种视频关键帧提取方法【专利摘要】公开了一种视频关键帧的提取方法，属于视频数据处理领域。本发明中关键帧提取包含：计算视频帧灰度质心，并依据相邻帧间灰度质心距离，以及当前视频帧灰度质心与前序视觉相似帧序列平均灰度质心间距离，将视频帧序列分割为多个具有视觉相似连续性的帧序列，从视觉相似连续帧序列中选取关键帧。本方法解决了现有关键帧提取技术计算过程复杂，计算量大的问题。【专利说明】一种视频关键帧提取方法
摘要：针对传统的关键帧提取方法误差率高、实时性差等问题，提出了一种基于深度学习的目标检测提取视频图像关键帧的方法，分类提取列车头部、尾部及车身所在关键帧。在关键帧提取过程中，重点研究了基于SIFT特征的粗识别和Alex-Net卷积神经网络模型的精识别两个阶段，通过模型训练验证基于卷积神经网络的关键帧提取器的可行性。关键词：卷积神经网络（CNN）;关键帧;目标检测中图分类号：TP391
参考文献 Traffic Video Segmentation and Key Frame Extraction Using Improved Global K-Means Clustering ISISE 2010与上一篇文章的思路类似，提取运动信息特征，进行分段，对每分段参取一定策略提取关键帧．运动信息特征：当前帧图像与背景图像的Dissimilarity.
Opencv 关键点和描述符（一）—— 关键点及跟踪基础Opencv 关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符Opencv 关键点和描述符（三）—— 核心关键点检测方法corners：包含大量本地信息的像素块，并能够在另一张图中被快速识别keypoints：作为 corners 的扩展，它将像素块的信息进行编码从而使得更易辨识，至少在原则上唯一descriptors：它是对
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2024-04-12 16:09:53
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目录一、SIFT算法1.描述：2.实现：3.示例： 二、FAST算法1.描述：2.实现：3.示例： 三、ORB算法1.描述：2.实现：3.示例：一、SIFT算法1.描述：Harris和Shi-Tomasi角点检测具有旋转不变性，但是都不具有尺度不变性，当图象被放大后，使用同样的窗口，就会检测不到角点，此时需要尺度不变特征转换即SIFT算法，分为以下四步：1>尺度空间极值检
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2023-11-01 21:36:01
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Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection）Author： AmusiDate： 2018-03-20Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark 教程目录测试环境引言Fac
当进行跟踪时，或者其他类型用到关键点及其描述符的分析时，通常需要做三件事情。第一个是根据一些关键点的定义搜索图像闭关查找图像中的所有关键点。第二个是为发现的每个关键字创建一个描述符。第三个是通过将所找到的关键点的描述符与一些现有的描述符集进行毕竟，看看是否可以找到匹配项。在跟踪应用程序中，最后一步涉及查找序列的一帧图像中的特征，并长室将其与前一帧中的特征进行匹配。在目标检测应用程序在，人们通常会在
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2024-04-19 08:45:55
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自然语言处理分析的最基本和初始步骤是关键词提取，在NLP中，我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据的关键字。本文中，云朵君将和大家一起学习四种即简单又有效的方法，它们分别是 Rake、Yake、Keybert 和 Textrank。并将简单概述下每个方法的使用场景，然后使用附加示例将其应用于提取关键字。本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT
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2023-09-01 13:49:08
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# 使用Python和FFmpeg提取视频关键帧
在视频处理的领域，关键帧是非常重要的一部分。关键帧是完整的、可独立解码的帧，而非关键帧（通常称为预测帧）则依赖于之前的关键帧进行解码。提取视频中的关键帧不仅可以减少存储空间，还能加快视频处理和分析的速度。
在本文中，我们将探讨如何使用Python结合FFmpeg来提取视频的关键帧。我们将通过实例演示，并附上相应的代码示例。
## FFmpeg
原创
2024-09-25 07:12:21
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