Python使用PyAV提取视频关键帧的实践

1.软件环境??

Windows10 教育版64位
Python 3.6.3
PyAV 8.0.3

2.问题描述??

在提取视频文件的关键内容时，手动查看会非常耗时。即使你快进视频，一个小时的视频也需要超过10分钟；通常，一秒钟的视频包含24帧图像。如果你能捕获视频中的关键帧（key frame，你可以把它理解成论文里面的摘要，看完关键帧就知道这个视频主要在讲什么了），尤其是在长时间拍摄类似镜头的场景中，对图像进行重复数据消除将有助于过滤掉大多数噪声帧，并最大程度地提取视频的核心内容。

随着短视频越来越流行，视频的内容分析与文本的内容分析一样重要。然而，如果每个分析师都想看每一段视频，那就需要太多时间。即使使用快进功能，节省的时间仍然不够。此外，由于人为疏忽，内容分析会出现错误和遗漏。相较于基于文本的内容分析，会发现一个主要的区别：查看文本内容可以一目十行，并且没有强制的前后时间线。相反，观看流媒体必须消耗流媒体的长度。然后我们会有一个问题：我们能一目了然地看到流媒体吗？事实上，视频流中的大量信息是冗余的，并且信息量非常低。信息量仅集中在一个关键帧（也称为信息帧或I帧）图片中。如果你把这些图片一张一张地放在面前，你也可以做到像文本内容一样一目十行，减少人为疏忽。

关于视频的相关概念可以看一下这个博客：
音视频pts、dts基本概念及理解

那么有没有什么方法能够高效的提取视频的关键帧呢

3.解决方法??

当然有啦，这就是我们今天的主角——PyAV：

PyAV 是 FFmpeg 的Pythonic 绑定，其目标是提供FFmpeg 底层库的所有功能。 PyAV 通过容器、流、数据包、编解码器和帧直接和精确地访问视频媒体。同时，它能够方便的和其他库进行对接，并帮助您从其他包（例如 Numpy 和 Pillow）获取和修改数据，提取视频关键帧就更不在话下了！
不废话了，直接上代码：

'''
===========================================
 @author:  jayce
 @file:    extract_video_keyframes_av.py        
 @time:    2022/4/11   21:42
===========================================
'''

import av
import os
import shutil

path_to_video = r'E:\Code\Python\extract_video_keyframes\test video.mp4'
output_dir = r'E:\Code\Python\extract_video_keyframes\pyav'

# # 提取全部帧
# container = av.open(path_to_video)
#
# for frame in container.decode(video=0):
#     frame.to_image().save(r'E:\Code\Python\比例尺鉴定\20220410比例尺鉴定\extract_video_keyframes\pyav\frame-％04d.png' ％ frame.index)

def extract_video_keyframes(path_to_video, output_dir):
   try:
       os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
       # 提取关键帧
       with av.open(path_to_video) as container:
           # 表示我们只想查看关键帧
           stream = container.streams.video[0]
           stream.codec_context.skip_frame = 'NONKEY'
           for frame in container.decode(stream):
               print(frame)
               # 使用frame.pts的原因是frame.index对skip_frame没有意义,因为关键帧是从所有的帧中抽取中独立的图像，而pts显示的就是这些独立图像的index；
               # DTS（Decoding Time Stamp）：即解码时间戳，这个时间戳的意义在于告诉播放器该在什么时候解码这一帧的数据。
               # PTS（Presentation Time Stamp）：即显示时间戳，这个时间戳用来告诉播放器该在什么时候显示这一帧的数据。
               frame.to_image().save(os.path.join(output_dir, 'temporary-image-{:04d}.png'.format(frame.pts)))
   except Exception as e:
       print('Program error occurred:{}'.format(repr(e)))

if __name__ == "__main__":
   extract_video_keyframes(path_to_video, output_dir)
   # shutil.rmtree(output_dir)

4.结果预览

来源：https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/126077566