看小姐姐的效果棒极了，写了一个工具，逐帧解析视频转成图片，有没有带上商业思维的小伙伴一起研究下

2024-02-20 11:44
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本文主要是介绍看小姐姐的效果棒极了，写了一个工具，逐帧解析视频转成图片，有没有带上商业思维的小伙伴一起研究下，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在这里插入图片描述

一个突然的想法，促成了这个项目雏形。

原理是：
上传一个视频，自动将视频每一帧保存成图片 然后前端访问 就能实现如图效果

后端是python/flask 数据库mysql

前端uniapp

项目演示： xt.iiar.cn

后端代码如下：

#学习交流 访问
# https://v.iiar.cnimport os
from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory
from flask_migrate import Migrate
from flask_cors import CORS
from datetime import datetime
import uuid
import cv2app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://xt:EcWzFKyTJHLjpx@127.0.0.1/xt'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
from models import db, XFile, XVideoBASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = os.path.join(BASE_DIR, 'uploads')
db.init_app(app)
migrate = Migrate(app, db)
CORS(app)@app.route('/')
def index():return '欢迎使用XTools'@app.route('/upload-video', methods=['POST'])
def upload_video():if 'video' not in request.files:return jsonify({'error': 'No video part'}), 400video_file = request.files['video']if video_file.filename == '':return jsonify({'error': 'No selected video'}), 400if video_file:base_path = 'files'date_path = datetime.now().strftime('%Y%m%d')random_dir = str(uuid.uuid4())output_dir = os.path.join(base_path, date_path, random_dir)# 检查输出目录是否存在，如果不存在，则创建if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)video_path = os.path.join(output_dir, video_file.filename)video_file.save(video_path)new_video = XVideo(name=video_file.filename,loc_url=f'{str(output_dir)}/{video_file.filename}',)db.session.add(new_video)db.session.commit()# 使用OpenCV读取视频cap = cv2.VideoCapture(video_path)frame_count = 0while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 图片命名：视频名+帧数+P.jpgframe_name = f"{os.path.splitext(video_file.filename)[0]}_frame_{frame_count:05d}P.jpg"frame_path = os.path.join(output_dir, frame_name)frame_url = f'{str(output_dir)}/{str(frame_name)}'new_img = XFile(loc_url=frame_url,video_id=new_video.id)db.session.add(new_img)cv2.imwrite(frame_path, frame)frame_count += 1print('frame_count', frame_count)if frame_count % 100 == 0:db.session.commit()db.session.commit()cap.release()return jsonify({'message': f'分析完成, {frame_count} 张图片.'}), 200@app.route('/v_img', methods=['GET', 'POST'])
def get_page():data = request.jsonv_id = data.get('v_id')page = data.get('page')per_page = data.get('per_page')video_info = XVideo.query.get(v_id)if not video_info:return reg_func(500, '', '片子不存在')img_s = XFile.query.filter_by(video_id=v_id)query_data = img_s.paginate(page=int(page), per_page=int(per_page), error_out=False)img_list = []domain = request.url_rootfor item in query_data.items:item_dict = item.to_dict()img_url = f"{domain}{item_dict['loc_url']}"img_list.append(img_url)video_dict = video_info.to_dict()video_dict['url'] = f"{domain}{video_dict['loc_url']}"video_dict['img_list'] = img_listreturn reg_func(200, video_dict, '有搞头')@app.route('/files/<path:date>/<uuid:random_dir>/<filename>')
def uploaded_file(date, random_dir, filename):base_path = 'files'file_path = os.path.join(base_path, date, str(random_dir))return send_from_directory(file_path, filename)def reg_func(code, data, msg):return jsonify({'code': code,'data': data,'msg': msg,'time': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}), codeif __name__ == '__main__':app.run(debug=True, port=6789)# 迁移脚本
# flask db init    # 初始化迁移目录
# flask db migrate -m "one"  # 创建迁移脚本
# flask db upgrade# 导出依赖库
# pip freeze > requirements.txt

代码解释

这段代码是一个使用Flask框架实现的简单Web应用程序，旨在处理视频上传、视频帧提取，并将信息存储到MySQL数据库中。下面是代码的主要组成部分及其功能解释：

配置和初始化

  • 数据库配置: 使用SQLAlchemy作为ORM工具来操作MySQL数据库。数据库URI配置为mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname格式，其中包含数据库类型、用户名、密码、主机和数据库名。
  • 上传目录配置: 设定一个文件上传的目录，所有上传的视频文件将保存在此目录下。
  • CORS配置: 通过CORS(app)允许跨域资源共享，这是在Web应用中常见的配置，以便于前端应用能够与后端服务进行交互。
  • 数据库迁移: 使用Flask-Migrate进行数据库迁移管理，这是一个基于Alembic的Flask扩展，用于处理SQLAlchemy数据库迁移。

路由和视图函数

  • 首页路由 (/): 返回欢迎信息。
  • 上传视频路由 (/upload-video): 处理视频文件的上传，包括文件存储和视频帧的提取。使用cv2（OpenCV库）读取视频帧，并将每帧作为图片保存到指定目录，同时将视频和图片信息存储到数据库中。
  • 获取视频图片路由 (/v_img): 根据视频ID分页查询关联的图片信息，并返回图片列表。
  • 访问上传文件路由 (/files/<path:date>/<uuid:random_dir>/<filename>): 提供一个静态文件访问的路由，允许用户通过URL直接访问上传的文件。

辅助函数

  • reg_func: 一个用于构建统一响应格式的辅助函数，包含响应码、数据、消息和时间戳。

运行和数据库迁移命令

  • 运行应用: 使用app.run(debug=True, port=6789)启动Flask应用，开启调试模式，并设置运行端口为6789。
  • 数据库迁移命令: 提供了Flask-Migrate的使用命令，用于初始化迁移目录、创建迁移脚本和升级数据库。

总结

这段代码是一个视频处理和存储的Web应用程序的后端部分。它接收上传的视频文件，提取视频帧，保存帧为图片，并将视频及图片信息存储到MySQL数据库中。同时，它也提供了API接口，用于查询和访问这些视频和图片资源。

数据模型如下：

#学习交流 访问
# https://v.iiar.cnfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from datetime import datetimedb = SQLAlchemy()class XFile(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)video_id = db.Column(db.Integer, comment='视频id')create_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now, comment='文件上传时间')loc_url = db.Column(db.String(256), comment='本地路径')def to_dict(self):return {'id': self.id,'video_id': self.video_id,'create_time': self.create_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if self.create_time else None,'loc_url': self.loc_url,}class XVideo(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)create_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now, comment='文件上传时间')name = db.Column(db.String(256), comment='视频名称')loc_url = db.Column(db.String(256), comment='本地路径')def to_dict(self):return {'id': self.id,'create_time': self.create_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if self.create_time else None,'name': self.name,'loc_url': self.loc_url,}

模型解释

这段代码定义了两个Python类，XFile和XVideo，它们都继承自db.Model，这是Flask-SQLAlchemy扩展提供的，用于在Flask应用中操作数据库的ORM（Object-Relational Mapping，对象关系映射）模型。这些类定义了两个数据库模型，用于存储文件和视频的相关信息。

XFile 类

  • 作用: 代表一个文件实体，用于存储视频帧图片的信息。
  • 属性:
    • id: 文件的唯一标识符，设为主键。
    • video_id: 关联的视频ID，表示这个文件属于哪个视频。
    • create_time: 文件的上传时间，默认为创建记录的当前时间。
    • loc_url: 文件在本地系统中的路径。
  • 方法:
    • to_dict(): 将文件对象的信息转换为字典格式，便于将数据序列化为JSON格式进行API响应。日期时间通过strftime格式化为易读的字符串。

XVideo 类

  • 作用: 代表一个视频实体，用于存储上传的视频信息。
  • 属性:
    • id: 视频的唯一标识符，设为主键。
    • create_time: 视频的上传时间，默认为创建记录的当前时间。
    • name: 视频的名称。
    • loc_url: 视频在本地系统中的路径。
  • 方法:
    • to_dict(): 类似于XFile的方法，将视频对象的信息转换为字典格式，用于API响应。

总结

通过使用Flask-SQLAlchemy，这些类不仅定义了数据库表的结构，还提供了与数据库进行交互的方法。例如，可以直接通过这些类的实例来创建、查询、更新或删除数据库中的记录，而无需编写原始的SQL语句。这大大简化了数据库操作，使得开发者可以更专注于应用逻辑的实现。

这两个模型通过video_id属性相互关联，XFile的video_id作为外键，指向XVideo的id，表明多个XFile（视频帧图片）可以关联到一个XVideo（视频）上。这种关系在数据库设计中被称为“一对多”关系。

前端文件 uniapp写的，请求方法封装了一下 如果需要的话可以找我拿

<!--学习交流 访问-->
<!-- https://v.iiar.cn --><template><view class="content" style="user-select:text"><!-- {{image_list.data.url}} --><view class="" style="margin: 40px;"><video :src="image_list.data.url" v-if="image_list.data" style="width: 300px;height: 600px;"></video></view><!-- {{image_list.data.img_list}} --><view class="" style="display: flex;width: 100%;flex-wrap: wrap;" v-if="image_list.data"><view v-for="(item,index) in image_list.data.img_list" :key="index" @click="look_images(index)"><image :src="item" mode="" class="image_css"></image></view></view></view>
</template><script>import {get_img_list} from '@/api/url.js'export default {data() {return {title: 'Hello',image_list: [],v_id: 2,page: 1,per_page: 50}},onLoad() {this.get_img_list_func()},onReachBottom() {this.page += 1this.get_more_img_list_func()},methods: {async get_img_list_func() {const data = await get_img_list({v_id: this.v_id,page: this.page,per_page: this.per_page})this.image_list = data},async get_more_img_list_func() {uni.showLoading({})const data = await get_img_list({v_id: this.v_id,page: this.page,per_page: this.per_page})console.log('data', data)uni.hideLoading()// 检查data.img_list的长度if (data.data.img_list && data.data.img_list.length > 0) {// 如果有数据，将其追加到this.image_list.data.img_list中this.image_list.data.img_list.push(...data.data.img_list);} else {// data.img_list长度为0时的处理方案// 例如：显示提示信息，或执行其他逻辑console.log('没有新的图片数据添加');this.page -= 1uni.showToast({title: '到底了！真的'})}},look_images(index) {uni.previewImage({current: index,urls: this.image_list.data.img_list});}}}
</script><style>.image_css {width: 450rpx;height: 800rpx;margin: 10px;border-radius: 20px;transition: transform 0.2s;}.image_css:hover {transform: scale(1.1);/* 放大1.2倍 */}.content {display: flex;flex-direction: column;align-items: center;justify-content: center;background-color: #1c1c1c;min-height: 100vh;}.logo {height: 200rpx;width: 200rpx;margin-top: 200rpx;margin-left: auto;margin-right: auto;margin-bottom: 50rpx;}.text-area {display: flex;justify-content: center;}.title {font-size: 36rpx;color: #8f8f94;}
</style>

代码解释

这段代码是一个使用Vue框架开发的uni-app页面模板，主要功能是显示一个视频和它关联的一系列图片。它从后端API获取视频和图片列表，支持触底加载更多图片，并提供图片预览功能。下面是代码的详细解释：

模板部分 (<template>)

  • 视频展示: 使用<video>标签显示从image_list.data.url获取的视频。如果image_list.data存在，则展示视频。
  • 图片列表展示: 通过v-for循环遍历image_list.data.img_list，显示所有图片。每个图片都可以点击，点击后会调用look_images方法进行预览。
  • user-select:text样式允许用户选择文本，可能用于调试或特定设计需求。

脚本部分 (<script>)

  • 数据部分: 包含image_list对象存储视频和图片列表，v_id表示视频的ID，page和per_page用于分页加载图片。
  • 生命周期钩子:
    • onLoad: 页面加载时调用get_img_list_func方法，获取视频及其关联的图片列表。
    • onReachBottom: 页面滚动到底部时自动触发，实现触底加载更多图片的功能。
  • 方法:
    • get_img_list_func: 获取初始视频和图片列表。
    • get_more_img_list_func: 加载更多图片，当滚动到页面底部时被调用。
    • look_images: 实现图片预览功能，uni.previewImage用于打开uni-app的图片预览界面。

样式部分 (<style>)

  • 定义.image_css类为图片添加样式，包括尺寸、边距、圆角以及过渡效果，实现鼠标悬停时的放大效果（注意：在uni-app中，:hover伪类主要用于Web平台）。
  • .content类设置了页面的布局和背景色，使内容垂直居中显示，并填充整个视口高度。

功能和特性

  • 视频和图片的动态加载: 通过异步请求从后端获取数据，并动态渲染到页面上。
  • 分页和触底加载: 支持通过分页参数加载更多图片，提高页面加载效率和用户体验。
  • 图片预览: 提供点击图片进行全屏预览的功能，增强了用户交互体验。

注意事项

  • uni.showLoading, uni.hideLoading, 和 uni.showToast是uni-app框架提供的API，用于显示加载提示和消息提示。
  • 由于uni-app支持编译到多个平台（如Web、微信小程序、App等），某些功能（如:hover伪类效果）在非Web平台上可能有所不同。开发时需考虑目标平台的特性和限制。

如果考虑手机版本的话
图片尺寸可以改为：
width: 300rpx;
height: 530rpx;
在这里插入图片描述
只是这样 电脑就会小一点
在这里插入图片描述
不过没关系，做了点击放大，左右滑动

在这里插入图片描述
但是有个小bug 就是

这个方法
uni.previewImage

在滑动到最后一张的时候 无法获取下一页的内容， 也就是网页触底加载更多

这篇关于看小姐姐的效果棒极了，写了一个工具，逐帧解析视频转成图片，有没有带上商业思维的小伙伴一起研究下的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/728103。

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