python代码写出kmeans聚类算法提取视频关键帧
时间: 2023-05-12 21:07:28 浏览: 139
以下是一个简单的 Python 代码,用于使用 K-Means 聚类算法提取视频关键帧:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 用于存储所有帧的颜色特征
features = []
# 逐帧处理视频
while True:
# 读取一帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将帧转换为 RGB 颜色空间
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 将帧缩小为 100x100 的大小
frame = cv2.resize(frame, (100, 100))
# 将帧转换为一维数组
feature = frame.reshape(-1, 3)
# 将颜色特征添加到列表中
features.append(feature)
# 将所有颜色特征转换为一个二维数组
features = np.concatenate(features, axis=0)
# 使用 K-Means 聚类算法将颜色特征聚类为 10 个簇
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(features)
# 获取每个簇的中心颜色
colors = kmeans.cluster_centers_
# 将每个簇的中心颜色转换为整数值
colors = colors.astype(np.uint8)
# 选择最接近每个簇中心颜色的帧作为关键帧
keyframes = []
for i in range(10):
color = colors[i]
distances = np.sum((features - color) ** 2, axis=1)
index = np.argmin(distances)
keyframe = features[index].reshape(100, 100, 3)
keyframes.append(keyframe)
# 显示关键帧
for keyframe in keyframes:
cv2.imshow('Keyframe', keyframe)
cv2.waitKey(0)
# 释放视频
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码使用 OpenCV 和 Scikit-Learn 库来读取视频、提取颜色特征、使用 K-Means 聚类算法聚类颜色特征、选择最接近每个簇中心颜色的帧作为关键帧,并将关键帧显示在屏幕上。