用java写一个从前端接收视频文件并进行关键帧提取，并对提取后图片文件进行差异值hash算法计算的servlet代码

好的，我会尽力回答你的问题。

以下是Java编写的从前端接收视频文件并进行关键帧提取，并对提取后图片文件进行差异值hash算法计算的servlet代码：

import java.io.*;
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import org.bytedeco.javacv.*;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.*;
import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs;
import java.util.*;

public class VideoFrameServlet extends HttpServlet {
  @Override protected void doPost(HttpServletRequest request,
                                  HttpServletResponse response)
      throws ServletException, IOException {

    // 设置响应内容类型
    response.setContentType("text/html");

    // 读取视频文件上传
    Part videoPart = request.getPart("video");
    File videoFile = new File(videoPart.getSubmittedFileName());
    videoPart.write(videoFile.getAbsolutePath());

    // 初始化帧提取器
    FFmpegFrameGrabber grabber = new FFmpegFrameGrabber(videoFile);
    Frame frame = null;

    // 保存关键帧的差异值hash
    List<String> hashes = new ArrayList<String>();

    try {
      // 开启帧提取器
      grabber.start();

      // 记录关键帧的位置和时间戳
      int i = 0;
      while ((frame = grabber.grabImage()) != null) {
        if (frame.image != null) {
          if (i % 30 == 0) { // 每隔一秒提取一次关键帧
            // 保存当前帧为图片文件
            String filename = "frame_" + i + ".jpg";
            opencv_imgcodecs.imwrite(filename, new Mat(frame.image));

            // 计算差异值hash并保存
            String hash = getHash(filename);
            hashes.add(hash);
          }
          i++;
        }
      }
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    } finally {
      grabber.stop();
      videoFile.delete(); // 删除上传文件
    }

    // 输出关键帧的差异值hash
    PrintWriter out = response.getWriter();
    for (String hash : hashes) {
      out.println(hash);
    }
  }

  // 计算图片的差异值hash
  private String getHash(String filename) {
    try {
      // 读取图片文件
      File file = new File(filename);
      Mat mat = opencv_imgcodecs.imread(file.getAbsolutePath());

      // 缩放图片尺寸到8x8
      opencv_imgcodecs.resize(mat, mat, new Size(8, 8));

      // 转为灰度图，并计算均值
      cvtColor(mat, mat, COLOR_BGR2GRAY);
      Scalar mean = mean(mat);

      // 计算像素值比均值大的像素的位数
      StringBuilder sb = new StringBuilder();
      for (int i = 0; i < mat.rows(); i++) {
        for (int j = 0; j < mat.cols(); j++) {
          double value = mat.get(i, j)[0];
          sb.append(value > mean.val[0] ? "1" : "0");
        }
      }

      return sb.toString();
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
      return null;
    } finally {
      new File(filename).delete(); // 删除临时图片文件
    }
  }
}

请注意，本代码仅供参考，请根据实际需求进行修改和优化。