在pycharm里创建新文件，命名为main.py
from flask import Flask,render_template
app=Flask(__name__)
#__name__是类，区别于app这个实例，app继承类的所有属性和方法
@app.route('/')
def index():
return("Hi,Flask!")
if "__main__"==__name__:
app.run(port="5008")
#5008可改为其他，默认5000
运行结果：
打开该网页即可在前端看到“Hi,Flask!”
二、templates文件夹新建文件夹，命名为templates（必须命名为templates），用于存放所有html文件
Flask 分镜
视频分镜
同时将main.py中的代码修改为：
from flask import Flask,render_template
app=Flask(__name__)
#__name__是类，区别于app这个实例，app继承类的所有属性和方法
@app.route('/')
def index():
#return("Hi,Flask!")
return render_template('index.html')
if "__main__"==__name__:
app.run(port="5008")
#5008可改为其他，默认5000
运行后可在网页端得到“视频分镜”字样
三、视频分镜新建文件夹static，用于存放视频、图片等文件
定义genframe()用于对视频进行分帧：
from flask import Flask,render_template
import os
import cv2
app=Flask(__name__)
def genframe():
v_path='static/视频名.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():
genframe()
return render_template('index.html')
if "__main__"==__name__:
app.run()
修改html文件代码为：
Flask 分镜
视频分镜
帧数：{{framecount}}
{% for i in range(framecount) %}
{pic1}}{{i}}.jpg" />
{% endfor %}
其中：{undefined{}}里面是绑定的参数，{%%}里面可以简单使用一些python的语句，是在html里调用python语句的用法
运行结果：
四、使用哈希算法进行视频分镜在templates新建hash.html文件，并在文件中引用哈希算法：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
def aHash(img):
# plt.imshow(img)
# plt.axis('off')
# plt.show()
img = cv2.resize(img, (8, 8))
# plt.imshow(img)
# plt.axis('off')
# plt.show()
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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/image0.jpg') # 11--- 16 ----13 ---- 0.43
# img2 = cv2.imread('pic/image1.jpg')
#
# hash1 = aHash(img1)
# hash2 = aHash(img2)
# n = cmpHash(hash1, hash2)
# print('均值哈希算法相似度：', n)
#
# n = classify_hist_with_split(img1, img2)
# print('三直方图算法相似度：', n)
def genframe():
v_path='static/ghz.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>40):
cv2.imwrite('static/hash/image{}.jpg'.format(i),img2)
img1=img2
genframe()
注意：n的值随引用视频的不同而变化，n的值不合适可能会报错
index.html代码几乎不变，将main.py修改成：
from flask import Flask,render_template,request
import os
import cv2
import imageColor
app = Flask(__name__)
def genframe():
v_path = 'ghz.mp4'
image_save = '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():
pic='static/pic/image'
framecount=500
return render_template('index.html',pic1=pic,framecount=framecount)
@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)
if "__main__"==__name__:
app.run(port="5008")
分帧后图片存在hash文件夹中，一共5张
网页端运行结果显示为：
