检测视频有没有被剪辑

原来选题叫队友坑了
新的题目好像非常简单！
主要是检测帧之间的画面变化用了dHash算法

import cv2
import numpy as np
from PIL import Imageprint("input the video name")
FILE_NAME=input()
TO_WRITE="pic.jpg"
CHECK_FLAG = 0
FAIL_POS = 0.77
vidget=cv2.VideoCapture(FILE_NAME)writename = 0
def dHash(image):hash = []for i in range(8):for j in range(8):if image[i,j]>image[i,j+1]:hash.append(1)else:hash.append(0)return hashdef ham_distance(hash1,hash0):num = 0for i in range(len(hash1)):if hash1[i] != hash0[i]:num += 1return numif __name__ == "__main__":while True:#截取success, pic = vidget.read()if not success:breakfilename=str(writename)+TO_WRITEwritename ^= 1millisecond=vidget.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)second = millisecond // 1000minute = second // 60minute = int(minute)second = int(second)second %= 60cv2.imwrite(filename,pic)#比较 dHash algorithm'''将图片缩小为9*8大小灰度化处理计算差异值，获得最后哈希值（与aHash主要区别处）。比较每行左右两个像素，如果左边的像素比右边的更亮（左边像素值大于右边像素值），则记录为1，否则为0。因为每行有9个像素，左右两个依次比较可得出8个值，所以8行像素共可以得出64个值，因此此时哈希值为长度是64的0-1序列。计算汉明距离。'''image0 = Image.open('0pic.jpg')image1 = Image.open('1pic.jpg')image1 = np.array(image1.resize((9,8),Image.ANTIALIAS).convert('L'),'f')image0 = np.array(image0.resize((9, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L'), 'f')hash0=dHash(image0)hash1=dHash(image1)distance=ham_distance(hash1,hash0)similarity=1.0 - distance/64.0if similarity < FAIL_POS:print(minute,' minute',second,' second detected with similarity',similarity)CHECK_FLAG = 1if CHECK_FLAG == 0:print("no edit detected")

过几天有时间的话也许会调调FAIL_POS的数据…除非故意给跳跃的视频录屏，效果还是可以的

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