2025-06-13【视频处理】基于视频内容转场进行分割

问题：从网上下载的视频文件，是由很多个各种不同的场景视频片段合并而成。现在要求精确的把各个视频片段从大视频里分割出来。

效果如图：已分割出来的小片段

思考过程 难点在于检测场景变化。为什么呢？因为不同的视频情况各异，并没有一定的规律，需要通过机械检测，也需要通过AI模型进行判断。需要通对对画面，音频，语义等多方面进行综合检测。

首先分析问题：

1. 核心目标是：识别视频中不同场景的分界点，然后将这些段落精确分离成独立的小视频文件。

2. 方法有：

3. 使用AI图像分类模型（如 MobileNet）识别每段内容主题，如“焊接/水管”等；

4. 使用预训练模型（如 ResNet, EfficientNet）

5. 语音识别（如 whisper）转文字，然后进行判断，🏆语音识别 + NLP特别适合讲解类视频。

6. 

7. 使用语音检测，对停顿有规律的节凑进行判断；

8. 自定义规则 判断“逻辑片段”边界：如停顿 > 1.5 秒，或语义变化

9. 根据视频中音频特点，如视频内有某种特定的提示音，也可以通过检测该指定的提示音进行分割，更为精准。

10. 

11. 根据视频画面特点，如视频内有某种特定的图像符号，也可以通过检测该指定的图像符号进行分割，更为精准。

12. 或者训练一个 图像分类模型 对帧图片判断场景类型（高阶）

在分割时可能出现的问题：

步骤
a提取视频的视觉特征（图像帧）
b通过算法识别“场景切换点”
c根据切换点将视频裁剪成多个片段
d导出为单独视频文件

✅ 推荐做法（用 PySceneDetect 实现）
pip install scenedetect[opencv] moviepy

import os
from scenedetect import VideoManager, SceneManager
from scenedetect.detectors import ContentDetector
from moviepy.editor import VideoFileClip

def detect_scenes(video_path, threshold=30.0):
    """检测视频中的场景切换，返回每个片段的起止时间（单位：秒）"""
    video_manager = VideoManager([video_path])
    scene_manager = SceneManager()
    scene_manager.add_detector(ContentDetector(threshold=threshold))  # 越小越敏感

    video_manager.set_downscale_factor()
    video_manager.start()
    scene_manager.detect_scenes(frame_source=video_manager)

    scene_list = scene_manager.get_scene_list()
    scene_times = [(start.get_seconds(), end.get_seconds()) for start, end in scene_list]

    print(f"[INFO] 共检测到 {len(scene_times)} 个场景片段。")
    return scene_times

def split_video(video_path, scene_times, output_dir):
    """根据给定起止时间列表裁剪视频并保存为小片段"""
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0]

    for i, (start, end) in enumerate(scene_times):
        clip = VideoFileClip(video_path).subclip(start, end)
        out_path = os.path.join(output_dir, f"{base_name}_clip_{i+1:03d}.mp4")
        print(f"[INFO] 正在导出：{out_path}，时长：{end - start:.2f} 秒")
        clip.write_videofile(out_path, codec='libx264', audio_codec='aac')

def main():
    # ==== 配置项 ====
    video_path = '6.mp4'         # 原始视频路径（替换成你自己的）
    output_dir = './output_clips'         # 输出目录
    threshold = 30.0                      # 场景变化阈值（小 = 更敏感）
    '''threshold = 15.0   # 非常敏感（小场景变动都会分）
       threshold = 30.0   # 默认值，适合多数视频
       threshold = 45.0   # 稍微严格，只检测“重大”场景变化
     '''

    print("[INFO] 正在检测视频场景...")
    scene_times = detect_scenes(video_path, threshold=threshold)

    print("[INFO] 正在裁剪并保存片段...")
    split_video(video_path, scene_times, output_dir)

    print("[DONE] 全部处理完成。")

if __name__ == '__main__':
    main()

优化建议
对于更精确的场景识别，可以使用预训练的深度学习模型（如 ResNet、YOLO 等）来分析视频内容
考虑音频特征的更复杂分析，如声音的频率特征、音调变化等
调整threshold和min_scene_length参数以适应不同视频的特性
对于较长的视频，可以考虑多线程处理以提高效率