我目前正在從事一個媒體項目。我們拍攝了很長的片段，如果不是黑色的話，主要是深色的。我已將這些剪輯分解為它們的幀（>500k 單幀）并將它們放在一些文件夾中?，F在，我的目標是找出并選擇那些不是黑色或主要是黑色的幀：總共大約有一千個。這似乎是一個簡單的 Python 腳本可以毫不費力地處理的工作。我知道 scikit-image 在處理圖像方面很常見，但不知道如何想出一個巧妙地完成這項工作的腳本。我有一些科學編程的經驗，但是圖像處理有點超出我的領域。例如，這個圖像應該被報告為黑色，因此被忽略，而另一個，雖然在低光下，應該保持良好狀態。理想情況下，最好有一個腳本使用一個或多個標準來確定圖像是否完全黑暗，在后一種情況下，將其放入另一個文件夾以供人工（我）檢查。非常感謝任何幫助！
3 回答
RISEBY
TA貢獻1856條經驗 獲得超5個贊
您可以非常簡單地獲得每個圖像的平均值，而無需使用適用于 Windows、Linux 和 macOS 的ImageMagick編寫任何代碼。
像這樣：
magick identify -format '%[fx:mean*255] %f\r\n' black.jpg 1.01936 black.jpg
和：
magick identify -format '%[fx:mean*255] %f\r\n' nonblack.jpg 1.72921 nonblack.jpg
為了提高性能，我會在 macOS 或 Linux 上使用GNU Parallel，但在 Windows 中，我會為每個目錄打開一個新的命令提示符并并行運行多個腳本，或者啟動一個腳本來處理所有以 0 或 1 結尾的文件，a第二個處理以 2 或 3 結尾的文件，第三個處理以 4,5 或 6 結尾的文件，最后一個處理以 7,8 或 9 結尾的文件。
順便說一句，如果我在 Python 中執行此操作，我會使用多處理池來加快速度。
小怪獸愛吃肉
TA貢獻1852條經驗 獲得超1個贊
正如回復中指出的那樣，對圖像進行“平均”處理會有所幫助。讀入圖像后，我計算np.mean(img, axis = 2).mean()得到三個顏色通道的平均值。如果該平均值較低（<2），則丟棄圖像，否則將文件復制到另一個文件夾。
該代碼的時間效率并不高，因為 200k 文件需要大約 3 個小時，但確實有效！
添加回答
舉報
0/150
提交
取消