【opencv】获取视频中的“黑白蓝绿”屏

【诉求】

长视频文件中，检测异常画面帧出现的次数以及截图报错，替代人工检查（附代码）

【学习】

方案一：像素点：(height, width, channels)
方案二：二级图：RGB/HSV颜色

> 颜色区间：https://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/83056346# 定义灰色识别模型
lower_orange = np.array([0, 0, 100])
upper_orange = np.array([180, 43, 220])

> opencv导入:
import cv2
import numpy as np
from numpy import array

灰屏：
1.RGB与HSB颜色，灰色是一个区域范围
2.cv将灰度图像二值化
3.计算灰色轮廓的模型
4.根据张数计算图片发生的时刻

【实现顺序】

传入待测文件：mp4、mp3
对视频文件进行切割/每帧，变成对图片的处理
关于如何获取文件时长
关于获取到问题帧/区间：通过像素点占比以及数组区间范围判定
如何定位时间戳（相对时间点）
自动化定位/对比、打印信息

【拓展运用】

一个回放文件里，灰屏帧在的时间戳以及统计次数
复现设备概率性出现绿屏或者闪现绿屏等，截图并获取全屏信息

【代码】方案一

def test_video_opencv(url):start_time_1 = time.time()# 将切割的文件进行cp和moverm_cmd = "rm -rf ./tmp/*.png *.txt"os.popen(rm_cmd).read()pre_cmd1 = "mkdir tmp"os.popen(pre_cmd1).read()make_file_cmd = "touch video_tmp.txt"os.popen(make_file_cmd).read()file = open('./video_tmp.txt', 'w', encoding='utf-8')# 将视频转化成数据帧-调试start_time = time.time()cmd = "ffmpeg -i " + url + " -r 2 -s 1080,960 -ss 00:00:00 ./tmp/%d.png"print(cmd)os.popen(cmd).read()end_time = time.time()file.write("切割耗时：" + str(end_time-start_time) + "\n\n")info_cmd = "ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams " + urldata_json = os.popen(info_cmd).read()# 获取文件时长d = json.loads(data_json)duration = d["format"]["duration"]file.write("视频总时长:" + str(duration) + "\n\n")pic_len = len(os.listdir("../tmp"))file.write("切割视频图片个数:"+str(pic_len) + "\n\n")start_time = time.time()for png_num in range(1,pic_len):img = cv2.imread("./tmp/" + str(png_num) + ".png")# gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换了灰度化# ret, img = cv2.threshold(gray, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 将灰度图像二值化# img = 255 - img# 定义灰色识别模型lower_orange = np.array([0, 0, 100])upper_orange = np.array([180, 43, 220])#RGB 转 HSV 颜色模型hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 低于lower_orange/高于upper_orange的值，图像值为0# 在此之间的值变成255，即涂白色mask = cv2.inRange(hsv, lower_orange, upper_orange)# cv2.imshow('image', mask)# cv2.waitKey(0)binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # 将灰度图像二值化binary = cv2.dilate(binary, None, iterations=2)  # 图像膨胀# cv2的版本不同,findContours的返回值个数也不一样，此处是为了兼容不同版本if int(cv2.__version__[0]) > 2:contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)else:_, contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 3-求轮廓的面积pic_sum = 0space = img.shape[0] * img.shape[1]for cts in contours:pic_sum += cv2.contourArea(cts)print(pic_sum/space)if pic_sum / space > 0.8:  # 这里假定是80%，file.write("第 " + str(png_num) + " 张图片灰屏，在第 " + str(float(duration)/pic_len * png_num) + " 秒， 灰屏面积占比:" + str(pic_sum / space) + "\n\n")end_time = time.time()file.write("循环判断耗时:"+ str(end_time - start_time) + "\n\n")end_time_1 = time.time()file.write("总耗时：" + str(end_time_1 - start_time_1) + "\n\n")

【代码】方案二

def test_video_pixel(url):# 将切割的文件进行cp和moverm_cmd = "rm -rf ./tmp/*.png"os.popen(rm_cmd).read()pre_cmd1 = "mkdir tmp"os.popen(pre_cmd1).read()make_file_cmd = "touch video_tmp.txt"os.popen(make_file_cmd).read()file = open('./video_tmp.txt', 'w', encoding='utf-8')# 将视频转化成数据帧-调试lcmd = "ffmpeg -i " + url + " -r 1 -s 1080,960 -ss 00:00:00 ./tmp/%03d.png"os.popen(cmd).read()info_cmd = "ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams " + urldata_json = os.popen(info_cmd).read()# 获取文件时长d = json.loads(data_json)duration = d["format"]["duration"]file.write("视频总时长:" + str(duration) + "\n\n")pic_len = len(os.listdir("../tmp"))# 循环将每张图片转换为numpy数组for png_num in range(1,pic_len+1):start_time = time.time()im = array(Image.open("./tmp/00" + str(png_num) +".png").convert("RGB"))image_arr = np.array(im)img_red = image_arr[:, :, 0]height, width = img_red.shapepic_num = 0gray_pic_sum = 0black_pic_sum = 0green_pic_sum = 0for i in range(0, height):for j in range(0, width):# 判断每一点的像素值 == 灰色，有多少个gray_pic_sum += 1black_pic_sum += 1green_pic_sum += 1if (image_arr[i, j,] == [140, 143, 146]).all():gray_pic_sum = gray_pic_sum + 1if (image_arr[i, j,] == [0, 0, 0]).all():black_pic_sum = black_pic_sum + 1if (image_arr[i, j,] == [40, 220, 60]).all():green_pic_sum = green_pic_sum + 1file.write("第 " + str(png_num) + " 张图片，一共 " + str(gray_pic_sum) + " 个灰色像素点，共 " + str(gray_pic_sum) + " 个像素点 \n\n")file.write("第 " + str(png_num) + " 张图片，一共 " + str(black_pic_sum) + " 个黑色像素点，共 " + str(black_pic_sum) + " 个像素点 \n\n")file.write("第 " + str(png_num) + " 张图片，一共 " + str(green_pic_sum) + " 个绿色像素点，共 " + str(black_pic_sum) + " 个像素点 \n\n")# 计算问题图片的时长if pic_num/gray_pic_sum >= 0.2:file.write("!! 第 " + str(png_num) + " 是灰屏问题帧，时长是:" + str(float(duration)/pic_len * png_num) + " \n\n")if pic_num/black_pic_sum >= 0.2:file.write("!! 第 " + str(png_num) + " 是黑屏问题帧，时长是:" + str(float(duration)/pic_len * png_num) + " \n\n")if pic_num/green_pic_sum >= 0.2:file.write("!! 第 " + str(png_num) + " 是绿屏问题帧，时长是:" + str(float(duration)/pic_len * png_num) + " \n\n")end_time = time.time()file.write("该帧判断像素点耗时：" + str(end_time - start_time) + "\n\n")

【效率问题】
方案一像素点判定，因为需要将每张图片像素化，建议是将1080X720P的图片裁剪到360X640P
方案二图片二级值，处理成黑白，明显效率更高，推荐～

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