首先，依据ContentDetector对视频场景镜头进行简单分割处理，得到如下图2内容，其中包括每帧场景的起始时间/帧数，结束时间/帧数。以下将以Scene2,Scene3的“感知哈希判别”为例，目的是对二者是否属于同一环境进行判别。其基本算法设计如下：1.读取视频格式内容，获知图2中所使用的测试视频格式为20帧频每秒。2.取每秒帧频的1/4帧频数为间隔。如样例中取6271~6275帧为前间隔，6277~6281帧为后间隔，利用“感知哈希算法”生成“指纹”字符串，比较得出前后5帧画面的图片相似性。3.将图片相似性数值与设定阈值相比较，小于阈值的判为非同一场景，保留当前场景分割不变；大于阈值的判为同一场景，将Scene 2的结尾与Scene 3的开头相连，更新Scene 2数据。继续1,2,3步骤算法。4.整合得到最终分割结果，输出mp4的视频格式文件，并进行存储。

您的问题是关于视频场景镜头的简单分割处理以及通过感知哈希判别场景是否属于同一环境的算法设计。以下是对您提出问题的回答：

对于视频场景镜头的简单分割处理，您可以使用ContentDetector来实现。该算法可以识别视频中的场景切换，并提供每个场景的起始时间/帧数和结束时间/帧数。这样您就可以得到每个场景的具体信息。

接下来，我们以Scene2和Scene3的感知哈希判别为例来判断它们是否属于同一环境。算法设计如下：

1. 首先，读取视频格式内容并确定每秒帧频为20帧。这样我们可以以1/4帧频数为间隔进行处理。

2. 以Scene2为例，选取6271~6275帧作为前间隔，6277~6281帧作为后间隔。利用感知哈希算法生成两个间隔内每一帧画面的指纹字符串。

3. 比较前后5帧画面的图片相似性。将图片相似性数值与设定阈值进行比较。如果小于阈值，则判定为非同一场景，保留当前场景分割不变。如果大于阈值，则判定为同一场景，将Scene2的结尾与Scene3的开头相连，并更新Scene2的数据。

4. 继续进行1、2、3步骤的算法，对其他场景进行判别，直到全部场景判别完毕。

5. 整合得到最终的分割结果，并输出为mp4视频格式文件进行存储。

希望以上回答能够解决您的问题。如果您还有其他疑问，请随时提出。