帮我写一下python的实现代码

当然可以！下面是一个简单的Python实现代码示例，演示了如何实现您描述的视频场景镜头分割和感知哈希判别算法：

import cv2
import imagehash

# 读取视频文件
video_path = 'your_video_path.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 视频帧率和总帧数
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

# 感知哈希算法阈值
threshold = 5

# 初始场景信息
scenes = [{'start_frame': 0, 'end_frame': total_frames - 1}]

# 处理每个场景
for i in range(len(scenes)):
    scene = scenes[i]
    
    # 前间隔帧范围
    start_frame1 = max(scene['start_frame'] - int(fps/4), 0)
    end_frame1 = scene['start_frame'] - 1
    
    # 后间隔帧范围
    start_frame2 = scene['end_frame'] + 1
    end_frame2 = min(scene['end_frame'] + int(fps/4), total_frames - 1)
    
    # 获取前间隔帧的指纹字符串
    hashes1 = []
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_frame1)
    for frame_num in range(start_frame1, end_frame1 + 1):
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        hash_value = str(imagehash.phash(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)))
        hashes1.append(hash_value)
    
    # 获取后间隔帧的指纹字符串
    hashes2 = []
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, start_frame2)
    for frame_num in range(start_frame2, end_frame2 + 1):
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        hash_value = str(imagehash.phash(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)))
        hashes2.append(hash_value)
    
    # 比较前后间隔帧的图片相似性
    similarity = sum(h1 == h2 for h1, h2 in zip(hashes1, hashes2))
    
    # 判断是否属于同一场景
    if similarity > threshold:
        # 更新当前场景的结束帧
        scene['end_frame'] = end_frame2
    else:
        # 创建新的场景信息
        new_scene = {'start_frame': start_frame2, 'end_frame': end_frame2}
        scenes.insert(i + 1, new_scene)

# 输出分割结果
for i, scene in enumerate(scenes):
    print(f"Scene {i+1}: Start Frame: {scene['start_frame']}, End Frame: {scene['end_frame']}")

# 释放资源
cap.release()

请确保您已经安装了OpenCV和imagehash库。使用此代码，您需要将`your_video_path.mp4`替换为您自己的视频文件路径。代码将输出每个场景的起始帧和结束帧。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据实际需求进行适当的修改和优化。

希望这可以帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。