一、测试阶段

1-安装PyCharm

2-在PyCharm里创建一个项目，如果main.py里有内容，删除

3-在main.py里录入

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'
if "__main__"==__name__:
    app.run(port="5008")

运行后点开链接http://127.0.0.1:5008/?

能看到这个图?

说明运行正常！

二、添加templates和html

?1.?修改main.py

from flask import Flask,render_template

app=Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    #return "Hi,Flask!"
    return render_template('index.html')

if "__main__"==__name__:
    app.run(port="5008")

2. 在项目中创建文件夹templates

3. 在Templates里新建一个HTML文件，命名为index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Flask分镜</title>
</head>
<body>
视频分镜
</body>
</html>

再次运行main.py

得到结果

?三、利用flask进行视频分镜

1. 在exercise2新建文件夹static，并导入视频，同时在static里面新建pic文件夹

2. 在main.py?进行视频分镜

from flask import Flask,render_template
import os
import cv2


app=Flask(__name__)

def genFrame():
    v_path='static/vm1.mp4'
    image_save='static/pic'

    if not(os.path.exists(image_save)):
        os.mkdir(image_save)

    cap=cv2.VideoCapture(v_path)
    fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

    for i in range(int(fc)):
        _,img=cap.read()
        cv2.imwrite('static/pic/image{}.jpg'.format(i),img)

@app.route('/')
def index():
    #return "Hi,Flask!"
    genFrame()
    #pic='static/pic/image'
    #framecount=825
    #return render_template('index.html',pic1=pic,framecount=framecount)

if "__main__"==__name__:
    app.run(port="5008")

genFrame()#一定要记得调用，不然没办法分镜

运行后，pic文件夹中就有分好的文件了

3. 让分镜结果在html中显示

1）先修改main.py文件

from flask import Flask,render_template
import os
import cv2


app=Flask(__name__)

def genFrame():
    v_path='static/vm1.mp4'
    image_save='static/pic'

    if not(os.path.exists(image_save)):
        os.mkdir(image_save)

    cap=cv2.VideoCapture(v_path)
    fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

    for i in range(int(fc)):
        _,img=cap.read()
        cv2.imwrite('static/pic/image{}.jpg'.format(i),img)

@app.route('/')
def index():
    #return "Hi,Flask!"
    #genFrame()
    pic='static/pic/image'
    framecount=825
    return render_template('index.html',pic1=pic,framecount=framecount)

if "__main__"==__name__:
    app.run(port="5008")

2）再修改html文件

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Flask分镜</title>
</head>
<body>
视频分镜
<br>
<video width="640" height="480" controls autoplay>
  <source src="static/vm1.mp4" type="video/mp4">
  <object data="static/vm1.mp4" width="640" height="480">
    <embed width="640" height="480" src="static/vm1.mp4">
  </object>
</video>
<br>
帧数：{{framecount}}<br>
{% for i in range(framecount) %}
    <img height="40" src="{{pic1}}{{i}}.jpg" />
{% endfor %}
</body>
</html>

?运行后，即可在网页看到如下结果：

?四、hash均值分镜

1. 新建hash.py

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
print(os.getcwd())


# 均值哈希算法
def aHash(img):
    # 缩放为8*8
#     plt.imshow(img)
#     plt.axis('off')  #去掉坐标轴
#     plt.show()
    img = cv2.resize(img, (8, 8))
#     plt.imshow(img)
#     plt.axis('off')  #去掉坐标轴
#     plt.show()

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
    s = 0
    hash_str = ''
    # 遍历累加求像素和
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            s = s + gray[i, j]
    # 求平均灰度
    avg = s / 64
    # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if gray[i, j] > avg:
                hash_str = hash_str + '1'
            else:
                hash_str = hash_str + '0'
    return hash_str

# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2):
    n = 0
    print(hash1)
    print(hash2)
    # hash长度不同则返回-1代表传参出错
    if len(hash1)!=len(hash2):
        return -1
    # 遍历判断
    for i in range(len(hash1)):
        # 不相等则n计数+1，n最终为相似度
        if hash1[i] != hash2[i]:
            n = n + 1
    return n


# img1 = cv2.imread('./pic/image58.jpg')  #  11--- 16 ----13 ---- 0.43
# img2 = cv2.imread('./pic/image59.jpg')
#
#
# hash1 = aHash(img1)
# hash2 = aHash(img2)
# n = cmpHash(hash1, hash2)
# print('均值哈希算法相似度：', n)

def genFrame():
    v_path='static/vm1.mp4'
    image_save='static/hash'

    if not(os.path.exists(image_save)):
        os.mkdir(image_save)

    cap=cv2.VideoCapture(v_path)
    fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

    _, img1 = cap.read()
    cv2.imwrite('static/hash/image{}.jpg'.format(0), img1)
    for i in range(int(fc)-1):
        _,img2=cap.read()
        hash1 = aHash(img1)
        hash2 = aHash(img2)
        n = cmpHash(hash1, hash2)
        if n>35:
            cv2.imwrite('static/hash/image{}.jpg'.format(i),img2)
            img1=img2

genFrame()

其实就是从jupyter复制哈希分帧代码过来，但有几个需要注意的点：

1. 所有print需要注释，因为pycharm不能直接读取出来

2. n的大小需要在jupyter里&实际操作中进行测试

例如：我的n最终取值为大于35

第一步：看两个相似照片的哈希数值

第二步：看两个差别巨大的图片的哈希值

因此：将n的取值放在2和63之间，再一个一个尝试

最终得n>35

调用genFrame()进行分帧得出如下结果：

?2. 新建hash.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
视频分镜
<br>
<video width="640" height="480" controls autoplay>
  <source src="static/vm1.mp4" type="video/mp4">
  <object data="static/vm1.mp4" width="640" height="480">
    <embed width="640" height="480" src="static/vm1.mp4">
  </object>
</video>
<br>
{{imgcount}}<br>
{% for f in filename %}
<img height="40" src="static/hash/{{f}}">
{% endfor %}
</body>
</html>

注意！要单独建hash.html！因为最后是单独的网页并不是index里能显示的

3. 修改main.py

@app.route('/hash')
def hash():

    path='static/hash'
    filename=os.listdir(path)
    print(type(filename))
    print(filename)
    imgcount=len(filename)
    return render_template('hash.html',imgcount=imgcount,filename=filename)

在main.py里增加hash的命令即可，其他不需要变化