FFMPEG怎么按照场景分割视频

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FFMPEG怎么按照场景分割视频

jialink

取时间点数据 ＝ 系统_取DOS执行结果 (ffmpeg路径 ＋ “ -hide_banner -i ” ＋ #引号 ＋ 输入视频路径 ＋ #引号 ＋ “ -vf ” ＋ #引号 ＋ “select='gt(scene\,” ＋ 到文本 (阈值) ＋ “)',metadata=print” ＋ #引号 ＋ “ -f null - ”, )

取到时间点数据之后 根据时间点分割

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FFmpeg 是一个强大的多媒体处理工具，但它本身并不直接提供场景检测和分割的功能。然而，你可以结合 FFmpeg 和其他工具或脚本来实现基于场景变化的视频分割。

一种常见的做法是使用 `ffmpeg` 与 `ffprobe` 来分析视频，并利用它们来辅助编写脚本进行场景检测。这里有一个基本的工作流程：

1. 使用 `ffprobe` 分析视频帧：
   可以使用 `ffprobe` 命令来提取视频的元数据和逐帧信息，例如亮度、颜色直方图等特征。

2. 场景变化检测：
   编写脚本（如 Python）来比较连续帧之间的差异，以此来判断场景的变化。通常可以通过计算帧间差异的阈值来确定是否发生了场景切换。这可能涉及到图像处理技术，比如直方图比较、结构相似性（SSIM）、均方误差（MSE）等。

3. 记录场景切换时间点：
   当检测到场景变化时，记录下该时刻的时间戳。

4. 使用 `ffmpeg` 分割视频：
   根据记录下来的时间戳，使用 `ffmpeg` 的 `-ss` 参数来精确地跳转到特定时间点，并用 `-t` 或 `-to` 参数指定持续时间或结束时间来剪切视频片段。

5. 自动化整个过程：
   将上述步骤整合进一个脚本中，以自动化整个场景检测和视频分割的过程。

如果你不想自己实现场景检测逻辑，也可以寻找一些现成的工具或库，例如 OpenCV 结合 Python 可以用来做更复杂的图像分析工作，或者有一些第三方提供的命令行工具可以直接配合 `ffmpeg` 使用来进行场景检测，比如 `scenedetect`（SceneDetect 是 Video Splitter 中的一个功能，Video Splitter 是由 MoviePy 提供的）。

jcos

FFmpeg本身可以在一定程度上自动识别场景的变化，但精度有限，主要有以下几种方式：

基于帧间差异

可以使用FFmpeg的 blackdetect 滤镜来检测视频中的黑场，黑场通常出现在场景切换的位置，特别是在剪辑比较规范的视频中，相邻场景之间可能会有短暂的黑场过渡。命令示例： ffmpeg -i input.mp4 -vf "blackdetect=d=0.5:pix_th=0.1" -f null - ，其中 d=0.5 表示检测到黑场的最短持续时间为0.5秒， pix_th=0.1 表示黑场的像素阈值，低于该阈值的帧被认为是黑场帧。通过分析输出的日志信息，可以获取黑场的位置，从而大致确定场景切换的位置。

基于视频内容分析

利用 scdet 滤镜可以对视频内容进行分析，检测场景的变化。命令示例： ffmpeg -i input.mp4 -vf "scdet=stats_file=stats.csv:pp=fdiff" -f null - ，该命令会将场景切换的相关统计信息输出到 stats.csv 文件中，包括场景切换的时间戳、切换类型等。可以通过分析该文件来获取场景切换的具体位置和信息。

基于直方图差异

通过比较相邻帧的直方图差异来判断场景是否发生变化。可以使用FFmpeg的 histogram 滤镜结合脚本语言来实现。首先提取视频的每一帧并计算其直方图，然后比较相邻帧的直方图差异，当差异超过一定阈值时，认为发生了场景切换。

但这些方法都不是绝对准确的，在实际应用中可能需要结合具体情况进行调整和进一步处理，对于复杂的视频内容可能需要更高级的算法和工具来进行更精确的场景识别。

小邪的帽子

用transnetv2模型做逐帧分析在调用ffmpeg进行分割，比剪映分割的都细