基于Python实现视频去重
基本原理
一款基于Python语言的视频去重复程序，它可以根据视频的特征参数，将重复的视频剔除，以减少视频的存储空间。它的基本原理是：首先利用Python语言对视频文件进行解析，提取视频的特征参数，如帧率、码率等；然后根据特征参数，生成视频的哈希值；最后，将每个视频的哈希值进行对比，如果哈希值相同，则表示视频内容相同，可以将其中一个视频剔除，以节省存储空间。
实现方法
基于Python实现视频去重小工具，需要使用Python语言的一些第三方库，如OpenCV、PIL等。实现的基本步骤如下：
1、首先，使用OpenCV库对视频文件进行解析，提取视频的特征参数； 2、然后，使用PIL库将视频的每一帧转换为灰度图片，计算每一帧图片的哈希值； 3、最后，将每个视频的哈希值进行对比，如果哈希值相同，则表示视频内容相同，可以将其中一个视频剔除。
- 示例代码
import cv2
from PIL import Image
# 读取视频文件
video_file = "video.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_file)
# 提取视频的特征参数
frame_rate = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frame_width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
frame_height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
# 计算每一帧图片的哈希值
while True:
# 读取每一帧图片
success, frame = cap.read()
if not success:
break
# 将图片转换为灰度图
gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图片的哈希值
image = Image.fromarray(gray_frame)
hash_value = image.hash()
# 将哈希值进行对比，如果哈希值相同，则表示视频内容相同
if hash_value == other_hash_value:
# 剔除重复视频
pass
# 释放视频文件
cap.release()其它视频去重code
同级目录下新建dup_video
代码语言：javascript复制# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import os
import shutil
import cv2
import imagehash
from PIL import Image
from loguru import logger
from PySimpleGUI import popup_get_folder
class VideoDuplicate(object):
'''
返回整个视频的图片指纹列表
从1秒开始，每3秒抽帧，计算一张图像指纹
'''
def __init__(self):
self._over_length_video: list = []
self._no_video: list = []
def _video_hash(self, video_path) -> list:
'''
@param video_path -> 视频绝对路径;
'''
hash_arr = []
cap = cv2.VideoCapture(video_path) ##打开视频文件
logger.info(f'开始抽帧【{video_path}】')
n_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 视频的帧数
logger.warning(f'视频帧数:{n_frames}')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 视频的帧率
logger.warning(f'视频帧率:{fps}')
dur = n_frames / fps * 1000 # 视频大致总长度
cap_set = 1000
logger.warning(f'视频大约总长:{dur / 1000}')
if dur // 1000 > 11:
logger.error(f'视频时长超出规定范围【6~10】;当前时长:【{dur // 1000}】;跳过该视频;')
self._over_length_video.append(video_path)
return []
while cap_set < dur: # 从3秒开始，每60秒抽帧，计算图像指纹。总长度-3s，是因为有的时候计算出来的长度不准。
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, cap_set)
logger.debug(f'开始提取:【{cap_set // 1000}】/s的图片;')
# 返回该时间点的，图像(numpy数组)，及读取是否成功
success, image_np = cap.read()
if success:
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 转成cv图像格式
h = str(imagehash.dhash(img))
logger.success(f'【{cap_set}/s图像指纹:【{h}】')
hash_arr.append(h) # 图像指纹
else:
logger.error(str(cap_set / 1000))
cap_set = 1000 * 2
cap.release() # 释放视频
return hash_arr
def start(self, base_dir):
'''
@param base_dir -> 主文件路径;
'''
data: list = []
for video in os.listdir(base_dir):
logger.debug(f'-' * 80)
name, ext = os.path.splitext(video)
if ext not in ('.mp4', '.MP4'):
logger.error(f'视频文件格式不符;【{video}】;执行跳过;')
continue
abs_video_path = os.path.join(base_dir, video)
video_hash_list = self._video_hash(abs_video_path)
if video_hash_list:
data.append({'video_abs_path': abs_video_path, 'hash': video_hash_list})
self._write_log(data)
return data
@staticmethod
def _write_log(data: list) -> None:
'''视频哈希后的值写入日志文件'''
with open(f'log.txt', 'w ', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(data))
def __call__(self, base_dir, *args, **kwargs):
self.start(base_dir)
logger.debug(f'-----------------------------------开始比对关键帧差值感知余弦算法-----------------------------')
with open('log.txt') as f:
data = json.loads(f.read())
for i in range(0, len(data) - 1):
for j in range(i 1, len(data)):
if data[i]['hash'] == data[j]['hash']:
_, filename = os.path.split(data[i]['video_abs_path'])
logger.error(f'移动文件:【{filename}】')
shutil.move(
os.path.join(base_dir, filename),
os.path.join(os.path.join(os.getcwd(), 'dup_video'), filename)
)
logger.warning('---------------------超长视频----------------------')
for i in self._over_length_video:
_, name = os.path.split(i)
logger.error(name)
def main():
path = popup_get_folder('请选择[视频去重]文件夹')
v = VideoDuplicate()
v(path)
if __name__ == '__main__':
main()参考：https://blog.csdn.net/weixin_44634704/article/details/128563576 https://fiime.cn/blog/202363
