Question

我目前正在从事媒体项目。我们已经拍摄了很长的剪辑，如果不是黑色的话，主要是黑色。我已将这些剪辑分解为它们的帧（> 500k单帧），并将它们放入某些文件夹中。现在，我的目标是找出并选择那些不是黑色或主要是深色的帧：大约占总数的一千。

这似乎是一个简单的Python脚本可以轻松完成的工作。我知道scikit-image在处理图像时很常见，但是不知道如何提出一个能很好地完成工作的脚本。我有一些科学编程方面的经验，但是图像处理方面的知识超出了我的领域。

例如this image should be reported as black并因此被忽略，而this other one尽管光线暗淡，仍应保持良好状态。

理想情况下，最好的脚本是使用一个或多个条件来确定图像是否完全暗，然后将其放在另一个文件夹中以供人（我）检查。

非常感谢您的帮助！

Answer 1

您无需使用 ImageMagick （可用于Windows，Linux和macOS）编写任何代码，就可以非常简单地获取每个图像的均值。

赞：

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

为了提高性能，我将在MacOS或Linux上使用 GNU Parallel ，但是在Windows中，我将为每个目录打开一个新的命令提示符并并行运行多个脚本，或者开始一个脚本处理所有以0或1结尾的文件，第二个以2或3结尾的文件，第三个以4,5或6结尾的文件，最后一个以7,8或9结尾的文件。

顺便说一句，如果我使用Python进行操作，我将使用多处理池来加快处理速度。

Answer 2

Opencv足以解决此问题。

使用np.mean(image, axis=2)来获取不同通道的均值，然后您可以轻松地检查黑色通道。

Answer 3

正如答复中指出的那样，对图像进行“均值”分析很有帮助。读取图像后，我计算np.mean(img, axis = 2).mean()，以便获得三个颜色通道的均值。如果该平均值较低（<2），则将丢弃该图像，否则将该文件复制到另一个文件夹。

该代码并不是真正地节省时间，因为200k文件大约需要3个小时，但可以解决问题！

Answer 4

您可能要使用PIL（Python图像库）。

我快速搜索了计算图像平均值的代码，并找到了以下代码段：

Image Average Color

import Image

def get_average_color((x,y), n, image):
    """ Returns a 3-tuple containing the RGB value of the average color of the
    given square bounded area of length = n whose origin (top left corner) 
    is (x, y) in the given image"""

    r, g, b = 0, 0, 0
    count = 0
    for s in range(x, x+n+1):
        for t in range(y, y+n+1):
            pixlr, pixlg, pixlb = image[s, t]
            r += pixlr
            g += pixlg
            b += pixlb
            count += 1
    return ((r/count), (g/count), (b/count))

image = Image.open('test.png').load()
r, g, b = get_average_color((24,290), 50, image)
print r,g,b

也许您可以遍历文件夹中的所有图像并记录（或复制）超过特定值的图像。

使用PIL可能有一种更优雅的方法，但这也许会让您入门。

希望有帮助！

检测并选择文件夹中的非黑色图像

4 个答案: