基于MATLAB的K均值聚类视频关键帧自动提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用K均值聚类算法自动提取视频关键帧。通过分析帧间视觉特征并聚类相似内容，从每个聚类中心选取代表帧，有效减少冗余，适用于视频摘要和内容分析。

详 情 说 明

基于K均值聚类的视频关键帧自动化提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于K均值聚类算法的视频关键帧自动提取方案。系统通过分析视频帧的视觉特征，利用K均值聚类将相似帧自动归类，并从每个聚类中心选取最具代表性的帧作为关键帧。该方法能有效减少视频数据冗余，实现视频内容的智能化摘要提取，适用于视频检索、内容分析和压缩存储等场景。

功能特性

• 智能关键帧提取：基于K均值聚类算法自动选择最具代表性的关键帧
• 多格式支持：支持常见视频格式（MP4、AVI、MOV等）
• 灵活参数配置：可调整聚类数量、帧采样间隔、特征提取方法等参数
• 预处理选项：提供帧分辨率调整、颜色空间转换等预处理设置
• 全面输出结果：包含关键帧集合、分析报告、可视化图表和数据文件

使用方法

1. 准备输入视频文件
2. 配置相关参数（K值、采样间隔、特征提取方法等）
3. 运行系统进行关键帧提取
4. 查看输出结果和可视化报告

系统要求

• Python 3.7+
• 相关依赖库：OpenCV、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib等

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括视频文件的读取与解析、参数配置管理、视频帧采样与预处理、视觉特征提取、K均值聚类算法执行、聚类中心评估与关键帧选择、结果可视化生成以及最终输出文件保存等功能模块的协调与执行。

输出内容

• 关键帧集合：提取出的关键帧图像序列
• 分析报告：包含聚类效果评估、关键帧时间戳信息
• 可视化结果：关键帧在视频时间轴上的分布图
• 数据文件：关键帧特征向量矩阵和聚类中心坐标