代表帧算法说明

1 介绍

1.1 解决的问题

找出一段视频的代表帧

1.2 算法原理

根据NIMA算法选取得分最高的一些帧，然后去除含模糊、闭眼、侧脸的不良图片，最终得到视频的代表帧的候选集合

1.3 算法消耗的资源

2000M显存

2 算法依赖环境配置

2.1 运行环境

• Ubuntu18.04 LTS
• Python3.6
• CUDA >= 10.0

2.2 依赖安装

pip install -r requirement.txt

3 算法使用说明

3.1 算法调用

from keyframes.keyframes import KeyFrames      
                                               
video_path = "video/gdxw/gdxw_20180419.mp4"
json_path = "video/gdxw/gdxw_20180419.json"

test = KeyFrames()
kf_im = test.predict(video_path, json_path)
test.save_img(kf_im, "video/gdxw/result/")

4 注意事项

描述下在使用算法过程中需要注意的一些点 1.导入本算法的时候，注意路径问题

from keyframes.keyframes import KeyFrames

2.python版本 在python3.6.9和python3.8.2两个版本测试过 这两个版本之间的版本应该都没有问题，若要使用其他版本的python，请自行尝试