key-frame-detector完整代码

"key-frame-detector"通常是指关键帧检测器，这是一个用于视频处理或动画制作中的技术，其目的是从连续的视频帧中提取出重要的、变化显著的关键帧。完整的代码会依赖于特定的编程语言和库，例如Python的OpenCV或Dlib库。

下面是一个简化的例子，展示了一个基本的基于OpenCV的Python关键帧检测器的概念：

import cv2
import numpy as np

# 定义关键帧间隔 (如每10帧)
frame_interval = 10

def is_key_frame(frame, previous_frame):
    # 计算当前帧与前一帧之间的差异
    diff = cv2.absdiff(frame, previous_frame)
    threshold = 50  # 可调整阈值，表示颜色变化的敏感度
    _, binary = cv2.threshold(diff, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 计算二进制图像的平均灰度像素数
    avg_pixels = np.mean(binary)
    
    return avg_pixels > threshold * 2  # 如果变化足够大则认为是关键帧

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
prev_frame = None

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    if prev_frame is not None:
        if is_key_frame(frame, prev_frame):  # 判断是否为关键帧
            # 执行关键帧处理操作...
            print(f"Detected key frame at {cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)}ms")
        
    prev_frame = frame  # 更新上一帧
    # 显示原始帧（或只显示关键帧）
    cv2.imshow('Frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个基础示例，并未包含所有细节，实际项目中可能会有更复杂的特征计算或帧选择策略。此外，