Key Frames Extraction (code)

.gitattributes

@@ -33,3 +33,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+code/Katna/Извлечение[[:space:]]из[[:space:]]видео[[:space:]]ключевого[[:space:]]кадра[[:space:]]при[[:space:]]помощи[[:space:]]Katna.docx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+code/KeyFrameExtractionPublic/Продвинутое[[:space:]]извлечение[[:space:]]ключевых[[:space:]]кадров[[:space:]]из[[:space:]]видео.docx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

code/Katna/katna.rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:625731b2eaac874b06dacf32818861ef9fe3cbc8e20572a48857403daf5de3a9
+size 62167793

code/Katna/Извлечение из видео ключевого кадра при помощи Katna.docx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f7de0a5a9134ffdacd40c86ad25d66398d0cccbdc62d94e7439fe90e992c9905
+size 193942

code/Key Frames Extraction from Video (sawankumar94)/Key-Frames-Extraction-from-Video.rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ca2270c7e1eee65a79b352d0540e006837569bebee26b002b85434ec963226cd
+size 24212480

code/Key Frames Extraction from Video (sawankumar94)/Описание.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+Используя цветовую гистограмму, SVD и метод динамической кластеризации, были получены ключевые кадры из видео. Этот анализ можно использовать для определения кадров, из которых сделан кадр. Код хорошо документирован.
+
+* * *
+
+Проект: Извлечение ключевых кадров из видео
+
+Определение и основная идея: Ключевой кадр — это кадр изображения в видео, который представляет и обобщает его. Их можно выбрать в качестве границ кадров, если мы можем обнаруживать кадры и игнорировать переходы между ними.
+
+Краткое описание: Для получения ключевых кадров из видео использовалась цветовая гистограмма, SVD и метод динамической кластеризации.
+
+Цветовая гистограмма для каждого из блоков 3*3, т.е. 9 блоков кадров видео, генерируется во всех трех каналах (RGB) по 6 ячеек каждый. Затем девять гистограмм были объединены, чтобы сформировать 1944-мерный вектор признаков для каждого кадра, чтобы создать матрицу размерностей характерных кадров (1832, 1944) для всего видео. Всего было 1832 кадра. Я выполнил уменьшение размера матрицы с помощью SVD, тогда новый уменьшенный размер был (1832, 63). Затем я создал кластеры последовательных кадров, используя косинусное сходство, чтобы проверить, похож ли новый кадр на последний сформированный кластер или нет. Этот метод называется динамической кластеризацией. Кадры в разреженных кластерах рассматриваются как переходы между кадрами, поэтому они игнорировались. Кадры в плотной группе составляют кадр, и я выбрал последний добавленный кадр кадра в качестве ключевого кадра.

code/KeyFrameExtractionPublic/key_frame_extraction_public.rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:64164a9833eca9b725c460849feedd7e267dbaa626a529c2cdbd58d2a31de895
+size 42200

code/KeyFrameExtractionPublic/Продвинутое извлечение ключевых кадров из видео.docx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d3e92f05e8a5853b1275bb907f79b27cfba85cae5c299c5ade5ecf799765e412
+size 153863

code/KeyFramesExtraction/KeyFramesExtraction (amanwalia123).rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3f0dd37f3b7247cd1207ea2c68ba9dfef47034806cd5010e3698ef81788e2c6d
+size 24984

code/KeyFramesExtraction/KeyFramesExtraction [necoxt], advanced fork.rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:80a0ff07b6a93e75a8f817287dcb58ec2c6b7da58b359021f627da3c750499a6
+size 520408

code/KeyFramesExtraction/Описание.txt

@@ -0,0 +1 @@
+В этом проекте реализован скрипт Python для чтения видео и извлечения ключевых кадров на основе суммы абсолютных различий в цветовом пространстве LUV. На вашем компьютере должны быть установлены OpenCV и Python. Для OpenCV найдите другой из моего репозитория.

code/Video-kf/video-kf.rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e2b6b950145267144760d4448f3500b7b89a4294bb4b77aad26cff4515f16dc0
+size 65059

code/Video-kf/Описание.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+Video-kf — это пакет Python, который можно запустить либо из командной строки, либо изнутри Python, импортировав его. Он извлекает наиболее релевантные ключевые кадры видео на основе различных методов.
+
+На данный момент доступны 3 метода:
+1) iframes: извлекает из видео i-феймы, рассчитанные с помощью ffmpeg (это опция по умолчанию)
+2) color: возвращает среднее значение кадра, основанное на цвете, для каждой последовательности кадров*.
+3) flow: возвращает самый неподвижный кадр по отношению к предыдущему кадру каждой последовательности кадров*.
+Примечание: Методы color и flow загрузят все кадры видео. Имейте в виду, что если видео длинное, то для сохранения кадров потребуется время, а также место. Это не относится к методу iframe, который загружает только i-фрейм.
+
+------------
+* Последовательности кадров (shot sequences) – это группа кадров, начинающаяся с i-фрейма.

code/VideoKF (LongXinKou)/VideoKF [LongXinKou].rar

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:28f8de762e51f668805f26f5a694bed245ed4984f2e47b5a7f4067e046e38b85
+size 161707633